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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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FUSED: A Functional Representation for Joint Structural and Elemental Analysis of Protein Ligand Binding Sites

L'article présente FUSED, une nouvelle représentation fonctionnelle multivariée qui modélise conjointement les informations structurelles et de composition élémentaire des sites de liaison protéine-ligand sous forme de fonctions continues de la distance, démontrant que cette approche produit des performances prédictives compactes, interprétables et compétitives pour la discrimination de ligands et la classification de sites de liaison par rapport aux méthodes existantes.

Priyankara, T. M. S., Ellingson, L.2026-07-16
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Integrative computational toxicology reveals PFOS and PFHxS associated inflammatory keratinocyte niches in psoriasis through exposure transcriptomics, single-cell spatial mapping and token-aware virtual perturbation

Cette étude emploie un cadre de toxicologie computationnelle intégrative pour démontrer que l'exposition au PFOS et au PFHxS induit des programmes inflammatoires des kératinocytes qui convergent avec la pathologie du psoriasis, identifiant des effecteurs moléculaires spécifiques et des niches spatiales grâce à l'intégration multi-omique et à la perturbation virtuelle.

Ma, J., Yu, Q.2026-07-15
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Computational design of a multi-epitope vaccine against M. tuberculosis

Cette étude présente la conception computationnelle et la validation d'un nouveau candidat vaccin multi-épitope ciblant trois protéines de virulence auparavant inexplorées de *Mycobacterium tuberculosis* (EccB3, MycP et la polycétide synthase), démontrant une forte stabilité structurelle, une liaison efficace aux TLR et des réponses immunitaires robustes grâce à un pipeline complet de vaccinologie inverse.

Buhari, A., Okutu, P., Oyeleke, U. A., Sivakumar, A., Hameed, S. A.2026-07-15
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Taxonomic profilers and their influence on metagenomic diversity analyses

Cette étude démontre que le choix du profileur taxonomique, de la base de données de référence et de la paramétrisation influence considérablement les estimations de la diversité alpha et les conclusions statistiques dans les analyses métagénomiques, soulignant la nécessité critique pour les chercheurs de mener des analyses de sensibilité afin de garantir des résultats scientifiques robustes et fiables.

Rondeau-Leclaire, J., Blanchet, G., Jacques, P.-E., Laforest-Lapointe, I.2026-07-14
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Improved 3D Radial Phyllotaxis Trajectories for Uniform Density Distribution of Readout Directions and Sequential Binning

Cet article introduit des trajectoires de phyllotaxie radiale 3D améliorées, spécifiquement UPhy et FlexiPhy, qui parviennent à une densité uniforme de la direction de lecture et utilisent un ordonnancement d'entrelacement aléatoire pour réduire considérablement les artefacts de l'effet de l'oscillation (ringing) et renforcer la robustesse du regroupement séquentiel rétrospectif dans l'IRM dynamique.

Leidi, M., Delitroz, J., Peper, E., Jia, Y., Barranco, J., Ledoux, J.-B., Romanin, L., Bastiaansen, J. A. M., Schneider (…)2026-07-14
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SSUplex: fast, both-strand extraction and origin-sorting of small-subunit rRNA for environmental DNA metabarcoding

SSUplex est un outil Rust open-source et rapide qui détecte, extrait et trie par origine les lectures d'ARNr de la petite sous-unité de pleine longueur à partir des deux brins d'ADN en cinq catégories (bactéries, archées, eukaryota, mitochondries et chloroplastes), offrant une alternative haute vitesse et efficace en mémoire à Metaxa2 pour les flux de travail de métabarcodage de l'ADN environnemental.

O'Brien, A., Vargas, J., Acuna, I., Restovic, F., Martinez, P., Parada, P.2026-07-13
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TEDlm: domain-centric protein language models with optional structural pre-training

L'article présente TEDlm, un modèle de langage protéique centré sur les domaines et préentraîné sur des segments de domaines définis structurellement, qui surpasse les modèles de séquences complètes plus larges dans la détection d'homologie lointaine et la prédiction de la fonction moléculaire, démontrant que la focalisation sur les signaux intrinsèques aux domaines produit des représentations compactes et informées sur la structure.

Wei, T., Kandathil, S. M., Buchan, D. W. A., Jones, D. T.2026-07-13
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amR: an R package suite to predict antimicrobial resistance in bacterial pathogens

La suite de packages amR offre un cadre complet et interprétable pour prédire la résistance aux antimicrobiens chez les agents pathogènes bactériens en intégrant l'extraction de caractéristiques génomiques multi-échelles, l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique et la visualisation interactive afin de découvrir les mécanismes de résistance multi-résistance et inter-espèces.

Ghosh, A., Brenner, E. P., Boyer, E. A., McKim, A. P., Vang, C. K., Wolfe, E. P., Mayer, D. A., Lesiyon, R. L., Ravi, J.2026-07-13
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Capabilities, specificity gaps and training-data dependence of AlphaFold3 across diverse application areas

Cet article évalue les performances d'AlphaFold3 à travers diverses applications biomoléculaires, concluant que bien qu'il offre de puissantes capacités de modélisation de tous les atomes, sa précision et sa fiabilité sont inégales et fortement dépendantes du chevauchement des ensembles d'entraînement, nécessitant une interprétation prudente par rapport à son prédécesseur.

Follonier, O., Liu, Y., Campomanes, P., Lafrenaye, L., Racle, J., Alvarez, D., van Gerwen, J., Heinzmann, R., Jänes, J. (…)2026-07-13
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Genomic Annotation Infrastructure (GAIn): Pipelines and Resource Repositories for Annotating Variants, Positions, and Regions

L'infrastructure d'annotation génomique (GAIn) est une plateforme qui permet une annotation des variants génomiques transparente, reproductible et évolutive grâce à des pipelines déclaratifs, des répertoires de ressources publiques et des interfaces web et en ligne de commande flexibles qui supportent les extensions personnalisées et la ré-annotation automatisée.

Cokol, M., Chorbadjiev, L., Lee, Y.-h., Jamsandekar, M., Gergova, I., Todorov, I., Iossifov, I.2026-07-12