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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.
Le modèle Surleton améliore le repliement inverse des protéines en intégrant conjointement la géométrie de l'ossature et l'organisation de la surface, surpassant ainsi les méthodes basées uniquement sur l'ossature, en particulier pour les résidus exposés.
Cette étude utilise une approche phylogénétique comparant les protéomes de la famille des Sarcocystidae (formant des kystes) et de l'Eimeriidae (ne formant pas de kystes) pour révéler que la différenciation des bradyzoïtes chez *Toxoplasma gondii* repose à la fois sur des voies hautement conservées et sur des voies spécifiques, tout en identifiant de nouveaux gènes candidats régulateurs de ce processus.
Ce travail présente HMCVelo, le premier modèle déterministe basé sur des équations différentielles ordinaires qui exploite le séquençage joint 5hmC/5mC à l'échelle d'une seule cellule pour inférer avec une grande précision les trajectoires dynamiques de l'hydroxyméthylation de l'ADN, surpassant ainsi les méthodes d'ARN velocity et établissant de nouvelles limites théoriques pour l'analyse des systèmes biochimiques cycliques.
Les auteurs ont développé un cadre d'optimisation multi-objectifs en boucle fermée qui permet de concevoir des peptides pénétrant les cellules avec des profils d'interaction sélectifs envers des récepteurs spécifiques, comme démontré par la génération et la validation expérimentale de peptides ciblant préférentiellement CXCR4 par rapport à NRP1.
ProNA3D est un outil intégré disponible sous forme de plugin ChimeraX et d'outil en ligne de commande qui permet d'analyser et de visualiser les interfaces des complexes contenant des acides nucléiques, en combinant des métriques de score pour les prédictions AlphaFold3, une zonification de densité pour les cartes cryo-EM et des visualisations interactives pour faciliter l'interprétation fonctionnelle de structures expérimentales et computationnelles.
Cette étude révèle que la vulnérabilité du cortex préfrontal dans la maladie d'Alzheimer associée au syndrome de Down est sous-tendue par un état épigénétiquement contraint des astrocytes basaux, caractérisé par une perte de fonctions homéostatiques et une réponse inadéquate aux signaux de stress et d'inflammation.
Cet article présente un pipeline analytique complet basé sur la microscopie électronique volumique et une segmentation hybride pour reconstruire en 3D la distribution des nanoparticules dans des sphéroïdes tumoraux, révélant un regroupement préférentiel périnucléaire et offrant un cadre reproductible pour l'analyse conjointe de la morphologie cellulaire et de l'internalisation des nanomatériaux.
Cette étude présente la première caractérisation complète de la famille des facteurs de transcription NAC chez le Cynodon dactylon, identifiant 237 gènes dont l'expression spécifique révèle des rôles clés dans la réponse aux stress abiotiques et offrant ainsi une base pour l'amélioration de la résilience de cette espèce.
Cette étude démontre que la déstabilisation biophysique induite par des mutations, affectant soit le repliement des protéines soit leurs interactions, constitue un facteur clé du potentiel oncogène en révélant une forte corrélation entre ces perturbations structurelles et la capacité des gènes à conduire le cancer.
Cet article présente Buscar, une méthode open-source en Python qui améliore l'appel de cibles dans les criblages à haut contenu en exploitant l'hétérogénéité des profils morphologiques cellulaires individuels pour quantifier simultanément l'efficacité et la spécificité des perturbations, surmontant ainsi les biais inhérents aux approches statistiques agrégées.