💻 Category

bioinformatics

775 articles

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.

From variability to consensus: rescoring harmonizes peptide identification across diverse search engines and datasets

Cette étude démontre que les stratégies avancées de rescoring harmonisent les résultats d'identification des peptides entre différents moteurs de recherche et jeux de données, améliorant ainsi la robustesse et la comparabilité des analyses protéomiques tout en soulignant l'importance d'une sélection rigoureuse des caractéristiques et de la base de données pour garantir un contrôle fiable du taux de fausses découvertes.

Winkelhardt, D., Berres, S., Uszkoreit, J.2026-03-06💻 bioinformatics

Unveiling Common Molecular Signatures and Pathways in Psychiatric Disorders and Alcohol Use Disorder through Integrated Transcriptome Analysis

Cette étude bioinformatique intégrative identifie des signatures moléculaires communes, notamment le gène hub TTR, des voies de signalisation immunitaire et des régulateurs spécifiques, qui éclairent les liens mécanistiques entre les troubles psychiatriques et le trouble de l'usage de l'alcool, offrant ainsi de nouvelles cibles potentielles pour le diagnostic et le traitement.

Khan, M., Khan, S., Amin, M. F., Hossain, M. A.2026-03-06💻 bioinformatics

Phenotypic reversion and target prioritization for cellular inflammation via representation learning with foundation models

Cette étude présente un cadre de preuve de concept utilisant des modèles de fondation à l'échelle cellulaire et un vaste ensemble de données Perturb-seq pour prioriser des cibles génétiques capables de réverser les phénotypes inflammatoires vers un état sain, démontrant que l'inclusion de conditions de stimulation pro-inflammatoires améliore considérablement l'identification de régulateurs biologiquement pertinents.

Wong, D. R., Piper, M., Qiao, J., Russo, M., Jean, P., Clevert, D.-A., Arroyo, J., Pashos, E.2026-03-06💻 bioinformatics

GraTools, an user-friendly tool for exploring and manipulating pangenome variation graphs

GraTools est un outil en ligne de commande open source, rapide et convivial, conçu pour manipuler efficacement les graphes de variation de pan-génomes (PVG) directement à partir de fichiers GFA, permettant ainsi des analyses avancées et une réutilisation fluide des outils existants pour des applications en génétique des populations et en médecine génomique.

Ravel, S., Marthe, N., Carrette, C., Mohamed, M., Sabot, F., Tranchant-Dubreuil, C.2026-03-05💻 bioinformatics

Machine Learning Ensemble Reveals Distinct Molecular Pathways of Retinal Damage in Spaceflown Mice

Cette étude utilise un ensemble d'apprentissage automatique pour révéler que le stress oxydatif et l'apoptose dans la rétine des souris exposées à l'espace suivent des voies moléculaires distinctes, offrant ainsi un cadre pour développer des biomarqueurs et des thérapies afin de protéger la vision des astronautes.

Casaletto, J. A., Scott, R. T., Rathod, A., Jain, A., Chandar, A., Adapala, A., Prajapati, A., Nautiyal, A., Jayaraman, A., Boddu, A., Kelam, A., Jain, A., Pham, B., Shastry, D., Narayanan, D., Kosara (…)2026-03-05💻 bioinformatics

Nested birth-death processes are competitive with parameter-heavy neural networks as time-dependent models of protein evolution

En introduisant des états latents et une structure imbriquée dans le modèle TKF92, cette étude démontre que les processus de naissance-mort peuvent rivaliser avec des réseaux de neurones massifs pour modéliser l'évolution des protéines, offrant ainsi une approche bien plus parcimonieuse en paramètres et ancrée dans la théorie évolutive.

Large, A., Holmes, I.2026-03-05💻 bioinformatics

Single-Cell Omics for Transcriptome CHaracterization (SCOTCH): isoform-level characterization of gene expression through long-read single-cell RNA sequencing

Le pipeline SCOTCH permet une caractérisation robuste et complète des isoformes d'ARNm à l'échelle d'une seule cellule à partir de données de séquençage long-read, en surclassant les méthodes existantes pour la quantification des isoformes connus et la découverte de nouveaux variants.

Xu, Z., Qu, H.-Q., Mu, S., Kao, C., Hakonarson, H., Wang, K.2026-03-04💻 bioinformatics

Sample-specific haplotype-resolved protein isoform characterization via long-read RNA-seq-based proteogenomics

Les auteurs présentent un flux de travail intégré exploitant le séquençage ARN à longues lectures pour construire des protéomes spécifiques à l'échantillon et résolus par haplotype, permettant ainsi une caractérisation précise des isoformes protéiques et des variants alléliques inaccessibles aux méthodes traditionnelles.

Wissel, D., Sheynkman, G. M., Robinson, M. D.2026-03-04💻 bioinformatics