💻 Category

bioinformatics

1244 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.

A Cross-Study Multi-Organ Cell Atlas ofMacaca fascicularis Informed by Human Foundation Model Annotation: A Resource for Translational Target Assessment

Este estudio presenta el atlas de células individuales más grande y unificado del macaco cyno (*Macaca fascicularis*), generado mediante la integración de múltiples estudios y la anotación asistida por un modelo fundacional humano, con el fin de mejorar la evaluación de dianas terapéuticas, la interpretación de toxicidad y la reducción del uso de primates no humanos en la investigación preclínica.

Souza, T. M., Gamse, J. T., Moreno, L., van Rumpt, M., Nunez-Moreno, G., Khatri, I., van Asten, S. D., Khusial, N. V., Baltasar-Perez, E., Adhav, R., Abdelaal, T., Wojtuszkiewicz, A., Calis, J. J. A. (…)2026-03-19💻 bioinformatics

ProteinSage: From implicit learning to explicit structural constraints for efficient protein language modeling

El artículo presenta ProteinSage, un marco de preentrenamiento que integra restricciones estructurales explícitas para lograr representaciones de proteínas más eficientes y precisas con menos datos, demostrando su eficacia al descubrir nuevos homólogos de rodopsinas microbianas.

Shen, L., Chao, L., Liu, T., Liu, Q., Zhou, G., Wang, H., Dong, X., Li, T., Zhang, X., Ni, J.2026-03-19💻 bioinformatics

High Resolution Solvated Models Reveal Mechanisms of Allosteric Activation of mTORC1 by RHEB

Mediante la combinación de modelos de AlphaFold-3 y simulaciones de dinámica molecular, este estudio revela cómo la unión de RHEB induce un remodelado global en mTORC1 que fortalece las interacciones mTOR-RAPTOR, debilita los contactos con mLST8 y reorganiza el dominio quinasa hacia un estado catalíticamente competente, facilitando así la activación alostérica antes de la unión del sustrato.

Ghosh, P., Maity, A., Kutti, V. R., Venkatramani, R.2026-03-19💻 bioinformatics

evedesign: accessible biosequence design with a unified framework

El artículo presenta evedesign, un marco de código abierto unificado que democratiza el diseño de secuencias biológicas mediante una interfaz web interactiva y una infraestructura flexible que integra modelos de aprendizaje automático y datos experimentales para abordar problemas complejos de ingeniería de proteínas.

Hopf, T. A., Gazizov, A., Garcia Busto, S., Eschbach, E., Lee, S., Mirdita, M., Orenbuch, R., Belahsen, K., Ross, D., Sander, C., Steinegger, M., d'Oelsnitz, S., Marks, D.2026-03-19💻 bioinformatics

SELFormerMM: multimodal molecular representation learning via SELFIES, structure, text, and knowledge graph integration

El artículo presenta SELFormerMM, un marco de aprendizaje multimodal que integra notaciones SELFIES, estructuras moleculares, descripciones textuales y datos de grafos de conocimiento para generar representaciones moleculares más ricas y superar a los modelos unimodales en tareas de predicción de propiedades.

Ulusoy, E., Bostanci, S., Deniz, B. E., Dogan, T.2026-03-19💻 bioinformatics

Super Bloom: Fast and precise filter for streaming k-mer queries

Este trabajo presenta Super Bloom, un filtro de Bloom optimizado para consultas de k-mers en secuencias biológicas que utiliza minimizadores y el esquema findere para agrupar consultas en bloques de memoria, logrando una mejora significativa en la velocidad y la precisión al reducir drásticamente los accesos aleatorios y las falsas positivas en comparación con las implementaciones existentes.

Conchon-Kerjan, E., Rouze, T., Robidou, L., Ingels, F., Limasset, A.2026-03-19💻 bioinformatics