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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.
Cet article présente une nouvelle méthode statistique basée sur un modèle phylogénétique pour détecter les sites protéiques associés à des traits continus, démontrant une meilleure sensibilité que les approches existantes lors de simulations tout en remettant en question, via une réanalyse de données sur la longévité des mammifères, la solidité des preuves antérieures reliant certaines séquences à ce trait.
Cette étude utilise l'apprentissage automatique interprétable pour intégrer des données multi-omiques et révéler comment des biomarqueurs spécifiques, tels que la daidzine et la bactérie *Candidatus Nitrosocosmicus*, modulent les interactions plante-microbe et la résilience au stress hydrique chez le soja.
Cet article présente Cenote-Taker 3, un outil en ligne de commande performant et précis pour la découverte de virus et l'annotation de viromes, surpassant la plupart des outils existants en termes de vitesse et de fiabilité tout en offrant des résultats complémentaires à ceux de geNomad.
L'article présente PATTY, une méthode computationnelle qui corrige le biais lié à la chromatine ouverte dans les données CUT&Tag en utilisant des données ATAC-seq, permettant ainsi une détection plus précise des sites d'occupation des histones et une amélioration du regroupement cellulaire en analyse single-cell.
Ce papier présente PRISM-G, une méthode interprétable et agnostique au modèle qui évalue le risque de confidentialité des génomes humains synthétiques en agrégeant trois scores de risque distincts basés sur la proximité génétique, la kinship et les traits liés aux variants rares.
Cette étude utilise des simulations de dynamique moléculaire pour révéler comment les réseaux d'interactions électrostatiques dynamiques, couplés aux liaisons avec les ions et les lipides membranaires, stabilisent la structure du CFTR et modulent sa fonction, notamment sous l'effet du correcteur VX-770.
Le cadre faiblement supervisé HEDeST améliore la résolution cellulaire de la transcriptomique spatiale en intégrant des caractéristiques morphologiques issues de l'histologie aux proportions de déconvolution, surpassant ainsi les méthodes existantes pour révéler des microenvironnements biologiquement significatifs.
Cette étude présente DVPNet, un nouveau cadre de profilage génétique interprétable qui combine le Nucleotide Transformer et des circuits probabilistes pour identifier des gènes clés dans la distinction entre cellules cancéreuses et normales, dépassant ainsi les approches statistiques traditionnelles.
ADAMIXTURE est une nouvelle méthode d'optimisation de premier ordre adaptatif qui combine l'algorithme EM et l'estimation des moments adaptatifs (Adam) pour accélérer considérablement le regroupement génétique à l'échelle des biobanques tout en maintenant une précision élevée.
Cette étude présente la méthode varTFBridge, qui combine le marquage de l'empreinte de déaminase FOODIE et les prédictions d'AlphaGenome pour identifier des variants non codants causaux, rares et communs, responsables de la réorganisation des réseaux de régulation génique liés aux traits érythrocytaires.