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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.
Cette étude démontre que la fumée de cigarette favorise le cancer colorectal en provoquant une dysbiose du microbiote intestinal, une altération des métabolites et la suppression de gènes suppresseurs de tumeurs, notamment *CPT2*.
Cette étude propose une nouvelle méthode de priorisation des variantes génétiques pour le diagnostic des maladies rares en utilisant un algorithme de réseau qui analyse les voisinages fonctionnels des gènes connus afin de prédire de nouvelles associations gène-maladie de manière globale.
Cette étude propose que certains points de frustration locale dans les protéines agissent comme des « contraintes architecturales » (spandrels), émergeant de lois physiques plutôt que d'une sélection directe, avant d'être cooptés par l'évolution pour remplir des fonctions spécifiques.
Cette étude présente une stratégie analytique basée sur la LC-HRMS et un flux de travail sous R pour identifier de manière indépendante de la culture une grande diversité de sidérophores au sein du microbiome de trois espèces d'éponges marines.
Cette étude démontre que les ondelettes de type Haar permettent de sparsifier efficacement les matrices de covariance phylogénétique des arbres de type « beta-splitting », offrant ainsi une mesure de la -diversité capable d'identifier de manière significative les clades responsables des différences de composition microbienne.
CoPrimeEEG est un cadre de reconstruction neuronale qui utilise l'échantillonnage sous-Nyquist co-premier et un objectif d'apprentissage guidé par le théorème des restes chinois (CRT) pour reconstruire des signaux EEG haute fidélité à partir de flux de données à faible débit.
Ce papier introduit le score NPC (*Neighborhood Product Co-localization*), une nouvelle méthode simple et efficace permettant de quantifier et de visualiser la co-localisation de plusieurs types cellulaires au sein de microenvironnements spatiaux en transcriptomique.