💻 Category

bioinformatics

775 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.

From variability to consensus: rescoring harmonizes peptide identification across diverse search engines and datasets

Este estudio demuestra que las estrategias avanzadas de rescoring, como Percolator y MS2Rescore, armonizan significativamente la identificación de péptidos y reducen la variabilidad entre diferentes motores de búsqueda y conjuntos de datos, mejorando la robustez del análisis proteómico aunque requieren una selección cuidadosa de características y bases de datos para garantizar un control preciso de la tasa de descubrimiento falso.

Winkelhardt, D., Berres, S., Uszkoreit, J.2026-03-06💻 bioinformatics

Unveiling Common Molecular Signatures and Pathways in Psychiatric Disorders and Alcohol Use Disorder through Integrated Transcriptome Analysis

Mediante un análisis integrado de transcriptómica y redes biomoleculares, este estudio identifica genes, vías de señalización, factores de transcripción y microARNs compartidos entre el Trastorno por Uso de Alcohol y los trastornos psiquiátricos, proponiendo nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas para su diagnóstico y tratamiento.

Khan, M., Khan, S., Amin, M. F., Hossain, M. A.2026-03-06💻 bioinformatics

Phenotypic reversion and target prioritization for cellular inflammation via representation learning with foundation models

Este estudio presenta un marco basado en modelos fundacionales de células individuales (scFMs) y un conjunto de datos Perturb-seq a gran escala para priorizar dianas terapéuticas que revierten la inflamación celular, demostrando que la inclusión de estímulos proinflamatorios mejora significativamente la identificación de genes y vías biológicamente relevantes en comparación con el uso de condiciones basales.

Wong, D. R., Piper, M., Qiao, J., Russo, M., Jean, P., Clevert, D.-A., Arroyo, J., Pashos, E.2026-03-06💻 bioinformatics

CLAMP: Curated Latent-variable Analysis with Molecular Priors

CLAMP es un método escalable y eficiente que supera las limitaciones de velocidad y memoria de PLIER para la extracción de variables latentes biológicamente informadas en grandes compendios de expresión génica, permitiendo el análisis de redes regulatorias a gran escala mediante un diseño algorítmico en dos fases y el manejo de datos en disco.

Subirana-Granes, M., Nandi, S., Zhang, H., Chikina, M., Pividori, M.2026-03-05💻 bioinformatics

Machine Learning Ensemble Reveals Distinct Molecular Pathways of Retinal Damage in Spaceflown Mice

Este estudio utiliza un ensemble de aprendizaje automático para demostrar que el daño retinal en ratones expuestos al espacio se debe a dos mecanismos moleculares distintos: la peroxidación lipídica oxidativa y la muerte celular apoptótica, identificando firmas génicas específicas que podrían servir como biomarcadores y dianas terapéuticas para proteger la visión de los astronautas.

Casaletto, J. A., Scott, R. T., Rathod, A., Jain, A., Chandar, A., Adapala, A., Prajapati, A., Nautiyal, A., Jayaraman, A., Boddu, A., Kelam, A., Jain, A., Pham, B., Shastry, D., Narayanan, D., Kosara (…)2026-03-05💻 bioinformatics

Nested birth-death processes are competitive with parameter-heavy neural networks as time-dependent models of protein evolution

El estudio demuestra que un modelo de procesos de nacimiento-muerte anidados, fundamentado en la teoría de la evolución molecular y con una fracción mínima de parámetros, es altamente competitivo e incluso superior a la mayoría de las redes neuronales de gran escala para modelar la evolución de proteínas, lo que respalda la integración de estructuras basadas en cadenas de Markov en futuros enfoques de filogenia neuronal.

Large, A., Holmes, I.2026-03-05💻 bioinformatics

Single-Cell Omics for Transcriptome CHaracterization (SCOTCH): isoform-level characterization of gene expression through long-read single-cell RNA sequencing

El artículo presenta SCOTCH, una pipeline integral e independiente de la plataforma que mejora la caracterización de isoformas y la reconstrucción de transcritos novedosos en datos de secuenciación de ARN de lectura larga a nivel de célula individual mediante el modelado de subexones y estrategias de agrupamiento iterativo.

Xu, Z., Qu, H.-Q., Mu, S., Kao, C., Hakonarson, H., Wang, K.2026-03-04💻 bioinformatics

Sample-specific haplotype-resolved protein isoform characterization via long-read RNA-seq-based proteogenomics

Los autores desarrollan y validan un flujo de trabajo integrado que combina secuenciación de ARN de lectura larga y espectrometría de masas para construir proteomas específicos de la muestra y resueltos por haplotipo, permitiendo la detección precisa de isoformas alélicas y variantes de empalme que los métodos tradicionales no pueden identificar.

Wissel, D., Sheynkman, G. M., Robinson, M. D.2026-03-04💻 bioinformatics