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bioinformatics

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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.

Correlation Between Information Entropy and Functions of Gene Sequences in the Evolutionary Context: A New Way to Construct Gene Regulatory Networks from Sequence

Cet article propose un cadre intégratif à quatre couches combinant l'entropie d'information, la conservation évolutive et les modèles de langage fondés sur l'ADN pour reconstruire directement les réseaux de régulation génique à partir des séquences d'ADN, en démontrant que l'entropie informationnelle constitue un langage mathématique naturel pour inférer la logique régulatrice.

Pan, L., Chen, M., Tanik, M.2026-04-07💻 bioinformatics

STDrug enables spatially informed personalized drug repurposing from spatial transcriptomics

STDrug est un cadre computationnel innovant qui intègre la transcriptomique spatiale et l'apprentissage multimodal pour permettre un repositionnement de médicaments personnalisé et précis en tenant compte du contexte micro-environnemental des tissus, surpassant ainsi les méthodes existantes basées sur le séquençage ARN à cellule unique.

Yang, Y., Unjitwattana, T., Zhou, S., Kadomoto, S., Yang, X., Chen, T., Karaaslanli, A., Du, Y., Zhang, W., Liang, H., Guo, X., Keller, E. T., Garmire, L. X.2026-04-07💻 bioinformatics

Representation Methods of Transcriptomics with Applications in Neuroimmune Biology

Cette étude démontre que l'analyse des réseaux de co-expression, contrairement à l'analyse différentielle classique, permet de mieux caractériser l'hétérogénéité fonctionnelle des microglies en décrivant leur activité comme des programmes moléculaires concurrents et contextuels plutôt que comme des identités cellulaires distinctes.

Abbasi, M., Ochoa Zermeno, S., Spendlove, M. D., Tashi, Z., Plaisier, C. L., Bartelle, B. B.2026-04-07💻 bioinformatics

Locat: Joint enrichment and depletion testing identifies localized marker genes in single-cell transcriptomics

Le papier présente Locat, un cadre d'analyse qui identifie des gènes marqueurs localisés spécifiques en testant conjointement l'enrichissement de l'expression dans des régions cellulaires compactes et son épuisement ailleurs, permettant ainsi des comparaisons directes entre conditions sans correction de lot.

Lewis, W. R., Aizenbud, Y., Strino, F., Kluger, Y., Parisi, F.2026-04-07💻 bioinformatics

A Context-Aware Single-Cell Proteomics Analysis pipeline.

Cet article présente CASPA, un pipeline automatisé et reproductible pour l'analyse protéomique à cellule unique qui intègre des contrôles de qualité adaptatifs et une annotation contextuelle par des modèles de langage pour surmonter les limites des méthodes actuelles et fournir des annotations fiables validées expérimentalement.

Salomo Coll, C., Makar, A. N., Brenes, A. J., Inns, J., Trost, M., Rajan, N., Wilkinson, S., von Kriegsheim, A.2026-04-07💻 bioinformatics

FunctionaL Assigning Sequence Homing (FLASH) maps phenotype to sequence with deep and machine learning

Le papier présente FLASH, un cadre d'apprentissage profond interprétable et statistique qui, en traitant directement les lectures de séquençage brutes sur plus de 35 000 isolats, prédit avec une grande précision les phénotypes et les fonctions génétiques de microbes pathogènes, surpassant les limites des études d'association pangénomique et des méthodes actuelles.

Cotter, D. J., Harrison, M.-C., Rustagi, A., Wang, P. L., Kokot, M., Carey, A. F., Deorowicz, S., Salzman, J.2026-04-07💻 bioinformatics

Accurate estimation of canine inbreeding using ultra low-coverage whole genomesequencing

Cette étude démontre que le séquençage du génome entier à très faible couverture (ulcWGS) constitue une alternative économique et fiable pour estimer avec précision le niveau de consanguinité chez les chiens, en utilisant des coefficients de consanguinité et des runs d'homozygotie corrélés à la profondeur de séquençage.

Pellegrini, M., Kim, R., Rubbi, L., Kislik, G., Smith, D.2026-04-07💻 bioinformatics

REBEL, Reproducible Environment Builder for Explicit Library resolution

Le papier présente REBEL, un cadre innovant qui garantit la reproductibilité à long terme des analyses bioinformatiques en résolvant automatiquement les dépendances système et logicielles manquantes pour créer des environnements d'exécution déterministes et FAIR, même sans expertise en conteneurisation.

Martelli, E., Ratto, M. L., Nuvolari, B., Arigoni, M., Tao, J., Micocci, F. M. A., Alessandri, L.2026-04-07💻 bioinformatics