💻 Category

bioinformatics

1063 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.

💻 bioinformatics

Benchmarking ambient RNA removal across droplet and well-plate platforms reveals artificial count generation as a critical failure mode of scAR and CellClear

Cette étude démontre que, bien que CellBender et SoupX offrent une élimination fiable du RNA ambiant avec une intégrité des données préservée, les outils scAR et CellClear génèrent des artefacts critiques et des types cellulaires spurs en reconstruisant artificiellement les matrices de comptage, soulignant ainsi la nécessité d'évaluer l'intégrité des comptes plutôt que la simple sensibilité lors du choix d'un outil de correction.

Schroeder, L., Gerber, S., Ruffini, N.2026-04-10
💻 bioinformatics

Statistical Principles Define an Open-Source Differential Analysis Workflow for Mass Spectrometry Imaging Experiments with Complex Designs

Cet article présente un flux de travail d'analyse statistique open-source en R, illustré par une étude de cas sur l'ostéoarthrite, conçu pour détecter les analytes différentiellement abondants dans les expériences d'imagerie par spectrométrie de masse à designs complexes en optimisant le traitement du signal, l'agrégation des caractéristiques et la sélection des régions d'intérêt.

Rogers, E. B. T., Lakkimsetty, S. S., Bemis, K. A., Schurman, C. A., Angel, P. A., Schilling, B., Vitek, O.2026-04-10
💻 bioinformatics

DIANA: Deep Learning Identification and Assessment of Ancient DNA

Le papier présente DIANA, un réseau de neurones multi-tâches entraîné sur de vastes données de métagénomique ancienne qui prédit avec précision les métadonnées d'échantillons et généralise sémantiquement à des catégories non vues, offrant ainsi un outil rapide et robuste pour la validation et le contrôle qualité dans ce domaine.

Duitama Gonzalez, C., Lopopolo, M., Nishimura, L., Faure, R., Duchene, S.2026-04-10
💻 bioinformatics

Divergent landscapes of positive and negative selection signatures across residue-resolved human-virus protein-protein interaction interfaces

Cette étude révèle que les pressions de sélection positive et négative s'organisent de manière spatialement distincte à l'échelle des résidus aux interfaces des interactions protéine-protéine humain-virus, les sites de sélection positive étant regroupés et particulièrement marqués aux interfaces partagées avec les partenaires endogènes, ce qui suggère que ces interfaces « mimétiques » constituent des points focaux de l'évolution adaptative.

Su, W.-C., Xia, Y.2026-04-10
💻 bioinformatics

CoPhaser: generic modeling of biological cycles in scRNA-seq with context-dependent periodic manifolds

CoPhaser est un algorithme novateur basé sur un autoencodeur variationnel qui modélise des variétés périodiques dépendantes du contexte pour décomposer les données de scRNA-seq en sources de variation cycliques et non cycliques, permettant ainsi d'extraire des phases de cycles biologiques précis et interprétables (comme le cycle cellulaire, les rythmes circadiens ou l'horloge de segmentation) tout en préservant l'identité cellulaire dans divers contextes physiologiques et pathologiques.

Paychere, Y., Salati, A., Gobet, C., Naef, F.2026-04-09
💻 bioinformatics

Quaternion Spectral Fingerprinting of DNA: GPU-Accelerated Multi-Channel Fourier Analysis for Alignment-Free Genomics

Cet article présente une méthode d'empreinte spectrale quaternionique accélérée par GPU pour l'analyse génomique sans alignement, démontrant que l'analyse multi-canaux révèle des périodicités structurelles et des signatures évolutives universelles invisibles aux méthodes spectrales classiques, tout en permettant une détection de variants et une analyse du génome humain complet en quelques secondes.

Bergach, M. A.2026-04-09
💻 bioinformatics

End-to-end evaluation of pipelines for metagenome-assembled genomes reveals hidden performance gaps

L'article présente MAG-E, un cadre d'évaluation de bout en bout basé sur des simulations qui révèle des écarts de performance cachés dans les pipelines de génomes assemblés à partir de métagénomes (MAG), notamment en démontrant la supériorité de metaSPAdes et COMEBin, l'inefficacité du raffinement de bacs combinant plusieurs algorithmes, et les biais systématiques de CheckM2 ainsi que les difficultés des outils de binning à traiter les prophages.

Coleman, I., Ma, J., Qian, G., Jiang, Y., Brown Kav, A., Korem, T.2026-04-09
💻 bioinformatics

IEKB: a comprehensive knowledge base for inner ear genetics integrating curated associations, cochlear interactions, Bayesian candidate prioritisation, explainable dark-gene support relations, and a scientific entity network

L'article présente l'IEKB, une base de connaissances ouverte et intégrée pour la génétique de l'oreille interne qui unifie des associations curées, des interactions cochléaires, une priorisation bayésienne de gènes candidats et un réseau scientifique interactif pour faciliter la recherche et l'interprétation des données.

Wang, H., Chen, W., Ning, H., Cai, Y., Xu, Y., Hou, X., Pang, L., Luo, Z., Tian, C.2026-04-09