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1209 artículos

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.

💻 bioinformática

Bamsnap-LRS: an automated batch visualization tool for long-read sequencing alignments

Bamsnap-LRS es una herramienta automatizada de línea de comandos diseñada para superar las limitaciones de escalabilidad y optimización del software de visualización existente mediante la habilitación de la visualización por lotes de alto rendimiento y lista para publicación de alineamientos de secuenciación de lectura larga con soporte para características específicas de lectura larga, inspección de SNP con fase y diversos análisis genómicos.

Chen, W., Yang, C., Qiu, L., Hu, J., Zhou, Y.2026-06-25
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Development of Deep-Learning Models that Predict Quantitative Protein-Ligand Interac-tions in Glycobiology as a part of a Capstone Course

Como parte de un curso de fin de carrera de la Universidad de Alberta, este artículo presenta tres modelos de aprendizaje profundo (ProMax, APEX y UltraMax) entrenados en un conjunto de datos híbrido de aproximadamente un millón de pares proteína-ligando para predecir la fuerza de unión cuantitativa entre glicanos y proteínas, al tiempo que destaca los desafíos planteados por las distribuciones de datos de cola larga y la utilización insuficiente de características quirales.

Yin, H., Liu, W., Zhou, W., Chang, Z., Carpenter, E. J., Satyajith, A., Haregu, S., Greiner, R., Derda, R.2026-06-24
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ComplexDesign: sequence-hallucination design of protein binders bridging multiple proteins

ComplexDesign es un enfoque basado en alucinaciones que utiliza la optimización de secuencias guiada por la predicción de estructuras y un mecanismo de enmascaramiento especializado para diseñar con éxito complejos proteicos de múltiples cadenas y uniónres flexibles que conectan múltiples objetivos, superando a los métodos existentes tanto en el diseño de multímeros incondicionales como en la generación de complejos ternarios.

Xu, J., Ren, M., Qi, N., Zhang, X., He, Z., Yu, C., Bu, D.2026-06-24
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HoloCell: A Generative Foundation Model for Holistic Cellular Modeling

HoloCell es un modelo fundacional generativo de 860 millones de parámetros preentrenado en un corpus multiómico masivo que unifica datos epigenómicos, transcriptómicos y proteómicos mediante la tokenización jerárquica y la difusión iterativa para permitir el aprendizaje de representaciones celulares holísticas y la generación transmodal flexible.

Jiang, Q., Li, Z., Hu, B., Bie, Y., Li, K., Li, Q., Jin, P., He, Y., Deng, P., Wang, Z., Chen, X., Qin, T., Liu, H., Jia (…)2026-06-23
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Comorbidity structure as an inductive bias: Comparing output-head designs for multi-label prediction of diabetes and myocardial infarction complications

Este artículo demuestra que los diseños de la cabeza de salida para la predicción multietiqueta deben elegirse explícitamente para reflejar la estructura biológica subyacente de las comorbilidades, como lo evidencia un campo aleatorio condicional simétrico que supera a alternativas complejas en las complicaciones microvasculares vinculadas de la diabetes tipo 2, mientras que ninguna arquitectura única demostró ser estable para las heterogéneas complicaciones electrofisiológicas del infarto de miocardio.

Asumboya, W. A., Agbenorhevi, P. K., Adams, C. F., Ayariga, D. A., Adjadeh, T., Adams Ziblim, S., Kwofie, S. K.2026-06-23
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Drug-Prot: A query system for statistical inference of drug effects and interactions in dynamic proteomic networks

Drug-Prot es un marco computacional y una aplicación web de acceso público que aprovecha datos de proteómica de perturbación a gran escala de líneas celulares de cáncer de mama para inferir estadísticamente efectos de fármacos causales, interacciones fármaco-fármaco y redes de dependencia proteica dinámicas, permitiendo así el análisis dirigido de las respuestas a nivel de proteínas ante terapias únicas y combinadas.

Ulmer, M., Sun, R., Qian, L., Aebersold, R., Guo, T., Buehlmann, P.2026-06-22
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Hierarchical classification of immune cell transcriptomes at population-scale

Este artículo presenta Suco, un recurso de anotaciones de expertos independientes, y Compocyte, un clasificador jerárquico, para establecer un marco robusto que clasificó con éxito 15,6 millones de células inmunitarias a través de casi 4.000 pacientes, revelando nuevos fenotipos inmunitarios y avanzando la investigación inmunológica a escala poblacional.

Beltz, C., Qiu, Z., Sadowski, L., Kraske, J. A., Aggarwal, A., Quintanal-Villalonga, A., Manoj, P., Littbarski, A., Baja (…)2026-06-21
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Antibody-Antigen Affinity Prediction with Chain-Aware Protein Language Modeling

El artículo presenta AbAffinity, un modelo de aprendizaje profundo ligero y basado únicamente en secuencias que utiliza una arquitectura de tres corrientes sensible a la cadena para predecir con precisión la afinidad anticuerpo-antígeno mediante la preservación de representaciones distintas de la cadena pesada, la cadena ligera y el antígeno, superando así a los métodos existentes en escenarios donde los datos estructurales no están disponibles.

Singh, H., Malhotra, A., Srivastava, S. P., SINGH, R. K., Gorantla, R.2026-06-21
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The recount3 Python package for programmatic access to uniformly processed RNA-seq data

El paquete de Python recount3 proporciona una API y una interfaz de línea de comandos robustas para permitir el acceso programático eficiente, el almacenamiento en caché y el formateo de datos listos para el análisis de decenas de miles de muestras de RNA-seq de humanos y ratones procesadas uniformemente, cerrando así la brecha entre los datos transcriptómicos públicos a gran escala y los ecosistemas modernos de aprendizaje automático basados en Python.

Alsalihi, A., Flight, R. M., Moseley, H. N. B.2026-06-20