💻 Category

bioinformatics

1210 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

A Web-based software toolkit for accessible and best-practice machine learning analyses in biomedical research

El artículo presenta GLEAM, un conjunto de herramientas de software basado en la web y sin necesidad de código, construido sobre el entorno de trabajo Galaxy, que permite a los investigadores biomédicos realizar análisis de aprendizaje automático supervisado rigurosos, reproducibles y accesibles a través de diversos tipos de datos, cumpliendo al mismo tiempo con las mejores prácticas.

Morais Lyra Junior, P. C., Qiu, J., Van Dang, K., Pybus, A., Narvaez-Bandera, I., Singh, M. A., Gu, Q., Sargent, L., Cre (…)2026-06-07
💻 bioinformática

Using protein language models for pangenome construction

Este artículo presenta un método de construcción de pangenomas escalable y acelerado por GPU que aprovecha las incrustaciones de modelos de lenguaje de proteínas y el agrupamiento avanzado para superar a herramientas existentes como SCARAP en la generación de clústeres de proteínas funcionalmente coherentes y específicos, particularmente en conjuntos de datos validados experimentalmente.

Larsen, N. J., Charusanti, P., Webel, H., Ohl, L., Blin, K., Frellsen, J.2026-06-06
💻 bioinformática

Ontologizer 3: a cross-platform desktop application for frequentist and Bayesian GO enrichment analysis

Ontologizer 3 es una aplicación de escritorio multiplataforma y de libre acceso que facilita el análisis de enriquecimiento de la Ontología Génica al ofrecer métodos tanto frecuentistas como bayesianos, demostrando estos últimos una precisión superior en la identificación de términos causales al considerar los solapamientos jerárquicos de los conjuntos de genes.

Ramlow, L., Scholtes, J., Danis, D., Robinson, P. N.2026-06-06
💻 bioinformática

Automated Retinal Dysplasia Segmentation in Mouse Optical Coherence Tomography Scans Using a UNet-Based model

Los autores desarrollaron una herramienta de segmentación automatizada de código abierto basada en UNet llamada 'OCTOPUS' que logra una alta precisión en la detección de la displasia retiniana en escaneos de OCT de ratones, optimizando así el cribado preclínico y estandarizando las evaluaciones entre laboratorios.

Mikroulis, A., Raishbrook, M. J., Palkova, M., Lindovsky, J., Prochazka, J., Sedlacek, R., Novosadova, V., Novak, D.2026-06-06
💻 bioinformática

pLM-Guided Inverse Folding for Antibody Sequence Design

Este artículo propone un método de ensamble sin entrenamiento que combina ProteinMPNN con el modelo de lenguaje específico para anticuerpos IgLM para mejorar significativamente la recuperación de aminoácidos y la diversidad de secuencias en el plegamiento inverso de anticuerpos, cerrando eficazmente la brecha entre los modelos estructurales generales y el diseño especializado de anticuerpos.

Noske, V., Koulischer, F., Marchal, K., Demeester, T.2026-06-06
💻 bioinformática

Single-Cell Multi-Omics Dissection of Malignant Evolutionary Mechanisms and Construction of a Prognostic Model for Clear Cell Renal Cell Carcinoma

Este estudio integra la secuenciación de ARN y ATAC de célula única a través de los grados del carcinoma de células renales con células claras (ccRCC) para revelar que los cambios epigenéticos preceden a los cambios metabólicos e invasivos, al tiempo que define una firma pronóstica robusta de CBG y mapea la evolución dinámica del agotamiento inmunitario y las redes de comunicación intercelular.

Liu, R., Shi, Y., Xiao, Y., Ren, B., Li, L., Qi, B., Li, T., Zhang, Y., Gao, J.2026-06-06
💻 bioinformática

Handshake: Partner-Specific Protein-Protein Binding Site Prediction at Scale Using ProstT5 and Cross-Chain Attention

El artículo presenta Handshake, un modelo de aprendizaje profundo basado únicamente en secuencias que aprovecha ProstT5 y la atención entre cadenas para predecir con precisión sitios de unión proteína-proteína específicos de cada socio a escala, al tiempo que revela que la alta redundancia de secuencias en los datos de entrenamiento infla significativamente las métricas de rendimiento en los bancos de pruebas existentes.

Haspel, N.2026-06-06
💻 bioinformática

Divergent Loop Architecture Shapes Pocket2 Variation in Shark Legumains

Este estudio identifica un lazo superficial divergente que forma el "Pocket2" como una fuente clave de variación estructural y funcional en las legumaínas de tiburón, contrastando con sus núcleos catalíticos por lo demás altamente conservados y sugiriendo esta región como un objetivo para futuras investigaciones sobre la adaptación de proteasas de especies específicas.

Eijzenga, M., Leibowitz, M., Henley, E. M.2026-06-06
💻 bioinformática

CryoDiff: An uncertainty-aware diffusion model for Cryo-EM map enhancement

El artículo presenta CryoDiff, un modelo de difusión consciente de la incertidumbre que supera a los métodos existentes al mejorar los mapas de criomicroscopía electrónica (cryo-EM) mediante la mejora conjunta de la resolución estructural y la provisión de estimaciones de confianza a nivel de vóxel, aumentando así significativamente la interpretabilidad de los mapas y el modelado de estructuras derivado.

Wen, B., He, B., Cheng, Y., Zhou, S., Han, R., Zhang, F.2026-06-06
💻 bioinformática

Cellpin enables reference-based imputation and denoising of spatial transcriptomes

El artículo presenta cellpin, un autoencoder variacional escalable entrenado exclusivamente con datos de secuenciación de ARN de célula única que utiliza la destilación latente de profesor-estudiante y la simulación de ruido para imputar eficazmente genes no medidos y eliminar el ruido de los perfiles de transcriptoma espacial sin requerir la alineación de la multimodalidad.

Putze, P., Lucarelli, D., Wellappili, D., Bahrami, M., Luecken, M. D., Theis, F. J., Saur, D.2026-06-05