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bioinformatics

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La bioinformática es el puente vital entre la biología y los datos, transformando secuencias genéticas complejas en conocimiento comprensible que impulsa la medicina moderna y la investigación. En Gist.Science, hacemos que estos avances sean accesibles para todos, eliminando las barreras del lenguaje técnico para que cualquier persona pueda seguir el ritmo de los descubrimientos más recientes.

Cada nuevo preimpreso en esta categoría proviene directamente de bioRxiv, la plataforma líder donde los científicos comparten sus hallazgos antes de la publicación formal. Nuestro equipo procesa cada uno de estos documentos para ofrecer tanto resúmenes técnicos detallados como explicaciones en lenguaje sencillo, garantizando que la información fluya sin complicaciones. A continuación, encontrará los últimos artículos publicados en bioinformática seleccionados para su lectura.

Condition-matched in silico prediction of drug transcriptional responses enables mechanism-guided screening and combination discovery

El estudio presenta DEPICT, un marco de aprendizaje profundo que predice con precisión las respuestas transcripcionales inducidas por fármacos en condiciones específicas a partir de la expresión génica basal, superando a modelos existentes y facilitando el descubrimiento de reposicionamiento de medicamentos y combinaciones terapéuticas mediante la generación de hipótesis *in silico*.

Xiao, M., He, Y., Hu, J., Zou, F., Zou, B.2026-03-31💻 bioinformatics

eSIG-Net: Accurate prediction of single-mutation induced perturbations on protein interactions using a language model

El artículo presenta eSIG-Net, un modelo de lenguaje de interacción basado en secuencias que utiliza embeddings de proteínas y aprendizaje contrastivo para predecir con alta precisión cómo las mutaciones puntuales alteran las interacciones proteicas, superando a los métodos actuales y ofreciendo una herramienta generalizable para identificar variantes causales de enfermedades.

Pan, X., Shrawat, A., Raghavan, S., Dong, C., Yang, Y., Li, Z., Zheng, W. J., Eckhardt, S. G., Wu, E., Fuxman Bass, J. I., Jarosz, D. F., Chen, S., McGrail, D. J., Sheynkman, G. M., Huang, J. H., Sahn (…)2026-03-31💻 bioinformatics

scTGCL: A Transformer-Based Graph Contrastive Learning Approach for Efficiently Clustering Single-Cell RNA-seq Data

El artículo presenta scTGCL, un marco de aprendizaje contrastivo basado en grafos y transformadores que mejora la precisión, la eficiencia computacional y la robustez en el agrupamiento de datos de secuenciación de ARN de células individuales al aprender representaciones celulares adaptativas mediante mecanismos de atención y aumentos de datos específicos.

Khan, M. S. A., Kabir, M. H., Faisal, M. M.2026-03-31💻 bioinformatics

Decoupling Topology from Geometry: Detecting Large-Scale Conformational Changes via Conformational Scanning

Este estudio presenta un método de alto rendimiento que, al desacoplar la topología de la geometría mediante una representación de elementos de estructura secundaria, permite escanear sistemáticamente la base de datos PDB para identificar proteínas que comparten la misma conectividad topológica pero exhiben cambios conformacionales a gran escala, proporcionando así un conjunto de datos fundamental para validar modelos de diseño y generación de estructuras proteicas.

Lin, R., Ahnert, S. E.2026-03-31💻 bioinformatics

LATTE for locus-specific quantification of transposable element expression across species

El estudio presenta LATTE, un marco computacional innovador que cuantifica con alta precisión la expresión de elementos transponibles a nivel de locus en múltiples especies, revelando su papel regulador distintivo y su contribución significativa a la arquitectura genética de rasgos complejos más allá de los genes huésped.

He, J., Peng, C., Zhang, Y., Wang, Z., Zhang, H., Fang, L., Zhao, P.2026-03-31💻 bioinformatics

GraphBG: Fast Bayesian Domain Detection via Spectral Graph Convolutions for Multi-slice and Multi-modal Spatial Transcriptomics

GraphBG es un marco unificado y escalable que utiliza convoluciones espectrales de grafos aproximadas y modelos gaussianos mixtos bayesianos para detectar dominios espaciales precisos en datos de transcriptómica espacial multi-slice y multi-modal, superando a los métodos existentes en coherencia, velocidad e interpretabilidad biológica.

Do, V. H., Tran, T. P. L., Canzar, S.2026-03-31💻 bioinformatics

GRIMM-II: A Two-Stage Real-Time Algorithm for Nine-Locus HLA Imputation and Matching with Up to Three Mismatches

El artículo presenta GRIMM-II, un algoritmo de dos etapas que permite la imputación en tiempo real de nueve loci HLA y la identificación eficiente de donantes con hasta tres incompatibilidades, ampliando así el pool de candidatos viables para trasplantes de células madre hematopoyéticas mediante un marco gráfico escalable y preciso.

Kirshenboim, O., Kabya, A., Yehezkel-Imra, R., Tshuva, Y., Maiers, M., Gragert, L., Bashyal, P., Israeli, S., Louzoun, Y.2026-03-31💻 bioinformatics