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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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Mural-VISTA: A tool for mural cell-vessel interaction assessment and multiscale single-cell topo-morphological analysis

Les auteurs ont développé Mural-VISTA, un flux de travail Python semi-automatisé pour l'analyse 3D des interactions entre les cellules murales et les vaisseaux ainsi que des métriques topo-morphologiques multi-échelles, lequel a révélé des changements structurels spécifiques au type cellulaire dans les péricytes et les cellules musculaires lisses vasculaires induits par une activité altérée de RhoA.

Zeng, H., Hu, M., Phng, L.-K., Matsunaga, Y. T.2026-09-01
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EXTRARNAS: A Framework for Extracting RNA Structures with Multiple Tools

EXTRARTNAS est un framework Java reproductible, basé sur Docker, qui automatise l'extraction des annotations de structure de l'ARN en utilisant plusieurs outils et standardise leurs sorties hétérogènes en formats BPSEQ et le nouveau format BPSEQE afin de faciliter la comparaison cohérente des interactions canoniques et non canoniques.

Di Petta, F., Rosati, P., Canchari, P. H., Quadrini, M., Tesei, L.2026-09-01
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MetaDome 2027: a comprehensively updated resource for aggregating missense variant evidence across homologous human protein domains

Cet article présente MetaDome 2027, une ressource intégralement mise à jour qui agrège les preuves de variants faux-sens à travers des domaines protéiques humains homologues avec un support GRCh38, étendant de manière significative la couverture des domaines et fournissant des preuves pathogéniques critiques pour reclasser les variants de signification clinique incertaine en génétique clinique.

Wiel, L., Ferraro, F., Yu, J., Zhen, J., Nachun, D., Mendez, R., Reuter, C. M., Cui, J. L., Bonner, D. E., Carter, J. N. (…)2026-08-31✓ Author reviewed ⓘ
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scPyviewer: a Python-native interactive viewer from AnnData single-cell data

scPyviewer est un outil de visualisation interactif basé sur le web et natif de Python qui permet aux non-programmeurs d'explorer des ensembles de données de cellules uniques AnnData directement sans conversion Seurat, offrant une parité de fonctionnalités avec les outils R Shiny existants tout en démontant une vitesse de rendu supérieure, une utilisation moindre de la mémoire et la capacité de gérer des ensembles de données à grande échelle qui font échouer les alternatives basées sur R.

Xuan, H., Huang, Y., Bian, J., Liu, X.2026-08-31
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Chemi-Proteome Language Attention Network Empowers Fragment-Based Ligand Interactome and Binding Sites Discovery with Evidence

L'article présente C-PLANK, un cadre d'apprentissage profond entraîné sur des données de chimioproteomique cellulaire qui surpasse les modèles existants dans la prédiction des interactions fragment-protéine et a identifié avec succès un nouvel agoniste de SIRT3 en intégrant des plongements physicochimiques à une métrique de plausibilité biologique au niveau systémique.

Liao, B., He, J., zhao, M., Cui, X., Cui, Y., Dong, C., Sun, H., Zhang, L., Zhang, J.2026-08-30
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RegimeFormer: A Large Protein Model of Global Perturbation Regimes

RegimeFormer est un modèle de protéine à grande échelle qui, grâce à sa base de données associée RegimeAtlas de plus de 200 millions de séquences, établit des régimes de perturbation globaux pour prédire les effets de mutation au niveau des résidus et améliorer la modélisation biologique en aval, particulièrement pour les protéines et familles inédites.

Ma, S., Chai, Y., Wu, Y., Zhang, Q., Yuan, Y., Zhao, K., Chen, Z., Wang, H., Cao, S., Yu, X., Han, X., Liu, Y., Liu, Y. (…)2026-08-30
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Dynamic Hierarchical Interleaved Bloom Filter: An Updatable Index for Large-Scale Fast Sequence Search

Cet article introduit le Dynamic Hierarchical Interleaved Bloom Filter, une structure d'indexation évolutive et actualisable qui étend l'état de l'art HIBF par un remaillage partiel pour permettre une recherche de séquences à grande échelle, démontrant la capacité d'indexer plus de 100 To de données RNA-Seq et d'insérer de nouveaux échantillons 24 à 65 fois plus rapidement que les outils concurrents.

Seiler, E., Willemsen, M., Piro, V. C., Reinert, K.2026-08-30
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Vipsania: Unsupervised Deep Gene Finding

Vipsania est le premier outil d'apprentissage profond non supervisé qui prédit avec précision les structures de gènes codant pour des protéines à travers divers génomes eucaryotes en apprenant directement à partir de séquences non annotées, surmontant ainsi les limites des méthodes supervisées qui nécessitent des données d'entraînement de haute qualité et éprouvent des difficultés avec les clades distants ou basaux.

Krieg, R., Becker, F., Saenko, S., Diehl, J., Stanke, M.2026-08-30