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La bioinformatique se situe à la croisée fascinante de la biologie et de l'informatique, où des données biologiques complexes sont transformées en connaissances actionnables grâce à des algorithmes puissants. Ce domaine permet aux chercheurs de décrypter le code de la vie, d'analyser des séquences génétiques massives et de modéliser des interactions moléculaires avec une précision inédite, accélérant ainsi les découvertes médicales et biologiques.

Sur Gist.Science, nous nous engageons à rendre ces travaux accessibles à tous. Chaque nouvelle prépublication soumise sur bioRxiv dans cette catégorie est traitée par nos soins, offrant à la fois un résumé technique détaillé pour les experts et une explication claire en langage courant pour le grand public.

Vous trouverez ci-dessous la sélection des dernières études parues dans ce domaine, prêtes à être explorées.

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SWARM: A Single-Molecule Workflow for High-Precision Profiling of RNA Modifications

L'article présente SWARM, un cadre basé sur l'IA qui améliore considérablement la précision du profilage des modifications de l'ARN à l'échelle de la molécule unique en surmontant les taux élevés de faux positifs dans le séquençage par nanopores, permettant ainsi la découverte de nouveaux sites de modification et révélant de nouvelles perspectives sur le dépôt de pseudouridine tout en remettant en question les modèles existants de coordination épitranscriptomique.

Prodic, S., Cleynen, A., Mahmud, S., Srivastava, A., Ravindran, A., Kanchi, M., Sethi, A. J., Corovic, M., Jain, R., San (…)2026-01-28
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AniAnn's: alignment-free annotation of tandem repeat arrays using fast average nucleotide identity estimates

Cet article présente AniAnn, un algorithme open-source sans alignement qui exploite des estimations rapides de l'identité nucléotidique moyenne pour annoter rapidement et précisément de grands blocs de réseaux de répétitions en tandem et d'ADN satellite à travers divers génomes eucaryotes avec un temps d'exécution considérablement réduit par rapport aux méthodes existantes.

Sweeten, A. P., Schatz, M., Phillippy, A. M.2026-01-28
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GLYCAM Bacterial Carbohydrate Builder: a web-tool for modelling 3D structures of bacterial glycans

L'article présente le GLYCAM Bacterial Carbohydrate Builder, un outil Web amélioré qui intègre des paramètres de monosaccharides et de dérivés bactériens afin de faciliter la génération intuitive de modèles de structures 3D et de fichiers d'entrée pour la dynamique moléculaire de glycanes bactériens complexes.

Nieto-Fabregat, F., Grant, O. C., Wang, X., Wentworth, D., Woods, R. J., Marchetti, R.2026-01-27
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LocAlign: Local Protein Structural Alignment with Geometric Deep Learning

LocAlign est un cadre d'apprentissage profond géométrique qui permet l'alignement structurel local des protéines en prédisant de manière itérative les correspondances au niveau atomique et les superpositions 3D grâce à un entraînement faiblement supervisé sur des paires liées à des ligands, identifiant efficacement les motifs fonctionnels à travers diverses repliements de protéines sans nécessiter d'alignements de vérité terrain.

Ravid, H., Tubiana, J., Wolfson, H. J.2026-01-26
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RLBWT-Based LCP Computation in Compressed Space for Terabase-Scale Pangenome Analysis

Cet article présente un nouvel algorithme qui construit des index de texte complet compressés basés sur le RLBWT et calcule les informations liées au LCP en un temps optimal de O(n) et un espace de O(r) pour les ensembles de données répétitifs, atteignant une réduction de 12,6x de l'utilisation de la mémoire de pointe pour l'analyse de pangénomes à l'échelle du térabase par rapport aux méthodes précédentes.

Sanaullah, A., Brown, N. K., Shakya, P., Deegutla, A., Naseri, A., Langmead, B., Zhi, D., Zhang, S.2026-01-25
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From Atoms to Fragments: A Coarse Representation for Efficient and Functional Protein Design

Cet article introduit une représentation de protéines scalable, interprétable et efficace, basée sur un alphabet de 40 fragments évolutivement conservés qui surpasse les méthodes traditionnelles de séquence et de structure pour le regroupement, la recherche dans les bases de données et le guidage de la génération de squelettes protéiques fonctionnels.

Castorina, L. V., Wood, C. W., Subr, K.2026-01-24
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Unexpected XIST Expression in Male Hearts Associates with Disease

Cette étude révèle l'expression endogène sans précédent de l'ARN lnc lncRNA XIST, spécifique aux femelles, dans un type rare de cellule neuronale ou gliale au sein des cœurs mâles, où sa régulation positive est associée aux maladies cardiaques et à l'infarctus du myocarde, suggérant une nouvelle voie d'ARN non codant exploitable dans la pathologie cardiaque.

Gorin, G., DeForest, N., Goodman, L.2026-01-24
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Fault-tolerant pedigree reconstruction from pairwise kinship relations

Le document présente *repare*, un outil logiciel open-source qui reconstruit automatiquement des pedigrees anciens à partir de relations de parenté par paires en utilisant l'échantillonnage et l'élagage itératifs, offrant une alternative flexible et tolérante aux fautes à la reconstruction manuelle qui peut incorporer des contraintes de l'utilisateur et des données auxiliaires.

Huang, E. C., Li, K. A., Narasimhan, V. M.2026-01-24
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Positive-Unlabeled Learning for Predicting Small Molecule MS2 Identifiability from MS1 Context and Acquisition Parameters

Cet article présente un cadre d'apprentissage profond qui utilise l'apprentissage positif-non étiqueté pour prédire l'identifiabilité des spectres MS2 de petites molécules à partir de leur contexte MS1 et de leurs paramètres d'acquisition, surmontant efficacement le défi de l'absence d'étiquettes négatives pour guider les décisions d'acquisition et améliorer l'identification des métabolites.

Bekbergenova, M., Jiang, T., NOTHIAS, L.-F., Bittremieux, W.2026-01-24