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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.
Cette étude démontre que les ondelettes de type Haar permettent de sparsifier efficacement les matrices de covariance phylogénétique des arbres de type « beta-splitting », offrant ainsi une mesure de la -diversité capable d'identifier de manière significative les clades responsables des différences de composition microbienne.
Cette étude utilise une approche de biologie des systèmes pour identifier de nouveaux mécanismes de régulation génique dans la psoriasis et proposer sept composés phytochimiques capables de moduler multi-cibles les voies inflammatoires de la maladie.
Cette étude présente le premier modèle métabolique multi-compartiments et spatiotemporel du tractus gastro-intestinal du poulet, permettant de concevoir des interventions alimentaires rationnelles en prédisant l'impact de divers suppléments sur la production de métabolites clés comme les acides gras à chaîne courte.
bMINTY est une application web permettant une gestion structurée et reproductible des résultats d'analyses de séquençage à haut débit en regroupant les données post-alignement et leurs métadonnées dans des paquets portables et exploitables au format RO-Crate.
Voici un résumé de l'article en une phrase : **thematicGO est un nouveau cadre d'analyse qui simplifie l'interprétation des données transcriptomiques en regroupant les termes d'enrichissement Gene Ontology redondants en thèmes biologiques cohérents et lisibles via une interface interactive.**
CoPrimeEEG est un cadre de reconstruction neuronale qui utilise l'échantillonnage sous-Nyquist co-premier et un objectif d'apprentissage guidé par le théorème des restes chinois (CRT) pour reconstruire des signaux EEG haute fidélité à partir de flux de données à faible débit.
Ce papier présente **CellTempo**, un modèle d'IA générative autorégressif capable de prévoir les trajectoires et les paysages de transitions futures des états cellulaires à partir de données de séquençage d'ARN statiques.
Ce document propose un cadre méthodologique et un pipeline automatisé (KOIOS-VRS) pour intégrer de manière évolutive et standardisée les données de variants génomiques, allant des biomarqueurs cliniques au séquençage complet, dans le modèle de données OMOP en utilisant les spécifications de la GA4GH.
Ce papier introduit le score NPC (*Neighborhood Product Co-localization*), une nouvelle méthode simple et efficace permettant de quantifier et de visualiser la co-localisation de plusieurs types cellulaires au sein de microenvironnements spatiaux en transcriptomique.
Cette étude présente PEhub, un nouveau cadre quantitatif centré sur les promoteurs qui permet d'identifier et de caractériser des « hubs » d'enhancers multi-voies comme des unités de régulation hiérarchiques essentielles au contrôle de la transcription et à la stratification du risque génétique dans le cerveau humain.