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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.

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FUSED: A Functional Representation for Joint Structural and Elemental Analysis of Protein Ligand Binding Sites

El artículo presenta FUSED, una novedosa representación funcional multivariante que modela conjuntamente la información estructural y de composición elemental de los sitios de unión proteína-ligando como funciones continuas de distancia, demostrando que este enfoque produce un rendimiento predictivo compacto, interpretable y competitivo para la discriminación de ligandos y la clasificación de sitios de unión en comparación con los métodos existentes.

Priyankara, T. M. S., Ellingson, L.2026-07-16
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Integrative computational toxicology reveals PFOS and PFHxS associated inflammatory keratinocyte niches in psoriasis through exposure transcriptomics, single-cell spatial mapping and token-aware virtual perturbation

Este estudio emplea un marco de toxicología computacional integrativa para demostrar que la exposición a PFOS y PFHxS impulsa programas de queratinocitos inflamatorios que convergen con la patología de la psoriasis, identificando efectores moleculares específicos y nichos espaciales mediante la integración multiómica y la perturbación virtual.

Ma, J., Yu, Q.2026-07-15
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Computational design of a multi-epitope vaccine against M. tuberculosis

Este estudio presenta el diseño computacional y la validación de un nuevo candidato a vacuna multi-epítopo dirigido contra tres proteínas de virulencia de *Mycobacterium tuberculosis* previamente inexploradas (EccB3, MycP y la policétido sintasa), demostrando una fuerte estabilidad estructural, una unión efectiva a los TLR y respuestas inmunitarias robustas a través de un pipeline integral de vacunología inversa.

Buhari, A., Okutu, P., Oyeleke, U. A., Sivakumar, A., Hameed, S. A.2026-07-15
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Taxonomic profilers and their influence on metagenomic diversity analyses

Este estudio demuestra que la elección del perfilador taxonómico, la base de datos de referencia y la parametrización influye significativamente en las estimaciones de la diversidad alfa y en las conclusiones estadísticas en los análisis metagenómicos, subrayando la necesidad crítica de que los investigadores realicen análisis de sensibilidad para garantizar hallazgos científicos robustos y fiables.

Rondeau-Leclaire, J., Blanchet, G., Jacques, P.-E., Laforest-Lapointe, I.2026-07-14
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Improved 3D Radial Phyllotaxis Trajectories for Uniform Density Distribution of Readout Directions and Sequential Binning

Este artículo introduce trayectorias de filotaxis radial 3D mejoradas, específicamente UPhy y FlexiPhy, las cuales logran una densidad uniforme en la dirección de lectura y utilizan un ordenamiento de entrelazado aleatorizado para reducir significativamente los artefactos de oscilación (ringing) y mejorar la robustez del agrupamiento secuencial retrospectivo en la RM dinámica.

Leidi, M., Delitroz, J., Peper, E., Jia, Y., Barranco, J., Ledoux, J.-B., Romanin, L., Bastiaansen, J. A. M., Schneider (…)2026-07-14
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SSUplex: fast, both-strand extraction and origin-sorting of small-subunit rRNA for environmental DNA metabarcoding

SSUplex es una herramienta de Rust rápida y de código abierto que detecta, extrae y clasifica por origen lecturas completas de ARN ribosomal de la subunidad pequeña de ambas hebras de ADN en cinco categorías (bacteria, archaea, eukaryota, mitocondria y cloroplasto), ofreciendo una alternativa de alta velocidad y eficiencia de memoria a Metaxa2 para flujos de trabajo de metabarcoding de ADN ambiental.

O'Brien, A., Vargas, J., Acuna, I., Restovic, F., Martinez, P., Parada, P.2026-07-13
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TEDlm: domain-centric protein language models with optional structural pre-training

El artículo presenta TEDlm, un modelo de lenguaje de proteínas centrado en dominios preentrenado en segmentos de dominios definidos estructuralmente que supera a modelos de secuencia completa más grandes en la detección de homología remota y la predicción de la función molecular, demostrando que centrarse en las señales intrínsecas de los dominios produce representaciones compactas e informadas estructuralmente.

Wei, T., Kandathil, S. M., Buchan, D. W. A., Jones, D. T.2026-07-13
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amR: an R package suite to predict antimicrobial resistance in bacterial pathogens

La suite de paquetes amR ofrece un marco integral e interpretable para predecir la resistencia antimicrobiana en patógenos bacterianos mediante la integración de la extracción de características genómicas multiescala, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y la visualización interactiva para descubrir mecanismos de resistencia multirresistente y entre especies.

Ghosh, A., Brenner, E. P., Boyer, E. A., McKim, A. P., Vang, C. K., Wolfe, E. P., Mayer, D. A., Lesiyon, R. L., Ravi, J.2026-07-13
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Capabilities, specificity gaps and training-data dependence of AlphaFold3 across diverse application areas

Este artículo evalúa el desempeño de AlphaFold3 en diversas aplicaciones biomoleculares, encontrando que, si bien ofrece potentes capacidades de modelado de todos los átomos, su precisión y fiabilidad son desiguales y dependen en gran medida del solapamiento del conjunto de entrenamiento, lo que requiere una interpretación cautelosa en comparación con su predecesor.

Follonier, O., Liu, Y., Campomanes, P., Lafrenaye, L., Racle, J., Alvarez, D., van Gerwen, J., Heinzmann, R., Jänes, J. (…)2026-07-13
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Genomic Annotation Infrastructure (GAIn): Pipelines and Resource Repositories for Annotating Variants, Positions, and Regions

La Infraestructura de Anotación Genómica (GAIn) es una plataforma que permite la anotación de variantes genómicas transparente, reproducible y escalable a través de canales declarativos, repositorios de recursos públicos e interfaces web y de línea de comandos flexibles que admiten extensiones personalizadas y reanotación automatizada.

Cokol, M., Chorbadjiev, L., Lee, Y.-h., Jamsandekar, M., Gergova, I., Todorov, I., Iossifov, I.2026-07-12