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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.
L'article présente anndataR, un package R qui améliore l'interopérabilité entre les langages R et Python en permettant la lecture et l'écriture natives de fichiers H5AD, ainsi que leur conversion vers des objets SingleCellExperiment ou Seurat.
Cet article présente un jeu de données amélioré et standardisé pour prédire les virus infectant les mammifères à partir de séquences génétiques, démontrant que la précision des modèles d'apprentissage automatique s'améliore pour des rangs taxonomiques plus larges et lorsque la distance phylogénétique entre les ensembles d'entraînement et de test est réduite, tout en soulignant les limites actuelles de la généralisation à des virus totalement nouveaux.
Le papier présente MiRformer, un cadre génératif unifié basé sur une architecture à double transformateur et un mécanisme d'attention glissante, capable de prédire avec précision les interactions et les sites de liaison miRNA-mRNA sur de longues séquences tout en synthétisant des séquences de miRNA conditionnées par l'ARNm avec une forte interprétabilité biologique.
Le toolkit SSIT est une boîte à outils logicielle open-source et flexible conçue pour modéliser, ajuster et prédire des données biologiques stochastiques tout en optimisant la conception d'expériences grâce à une variété de méthodes d'inférence et d'analyse intégrées dans l'environnement MATLAB.
Cet article présente SPAE, un autoencodeur intégré sinusoïdal et par morceaux conçu pour améliorer la précision et la robustesse de l'analyse des dynamiques du cycle cellulaire et des états cellulaires dans les données de séquençage ARN à l'échelle cellulaire unique.
REMAG est un outil innovant utilisant l'apprentissage contrastif et des modèles de fondation génomique pour surmonter les limites des pipelines actuels et permettre la récupération efficace de génomes eucaryotes de haute qualité à partir de données métagénomiques.
Le papier présente geneSTRUCTURE, une plateforme moderne en ligne de commande et web qui offre une visualisation flexible et interactive des structures géniques en intégrant des annotations personnalisées et en générant des figures haute résolution à partir de formats GFF3 et GTF.
Cette étude présente le premier assemblage génomique de bout en bout (T2T) et une analyse des haplotypes de l'orchidée tétraploïde *Dendrobium officinale*, éclairant son évolution polyploïde et le rôle de gènes spécifiques dans la symbiose mycorhizienne.
Cette étude propose un pipeline combinant apprentissage automatique et profond pour classer les individus selon leur génotype et identifier les gènes associés à des phénotypes, démontrant que les variants sélectionnés pour optimiser la performance de classification permettent de prioriser efficacement les gènes liés aux maladies.
Cette étude in silico démontre que la Withaferine A présente un potentiel antiviral prometteur contre le virus Marburg en ciblant simultanément ses protéines VP35 et NP, grâce à des interactions de liaison stables et favorables validées par des simulations de dynamique moléculaire et des analyses d'ADMET.