bioinformatics 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

RankMap: Rank-based reference mapping for fast and robust cell type annotation in spatial and single-cell transcriptomics

Le papier présente RankMap, un package R efficace et robuste qui utilise une représentation basée sur le classement des gènes et une régression multinomiale pour annoter rapidement les types cellulaires dans les données de transcriptomique spatiale et monocellulaire, surpassant ou égalant les méthodes existantes tout en réduisant considérablement le temps de calcul.

Cheng, J., Li, S., Kim, S., Ang, C. H., Chew, S. C., Chow, P. K.-H., Liu, N.2026-03-03

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Towards Cross-Sample Alignment for Multi-Modal Representation Learning in Spatial Transcriptomics

Cet article présente un cadre d'apprentissage de représentations profondes qui combine des méthodes de correction transcriptomique et des modèles fondationnels pour aligner efficacement les données multi-modales de transcriptomique spatiale à travers différents échantillons et cohortes, surpassant ainsi les approches de correction de lot conventionnelles.

Dai, J., Nonchev, K., Koelzer, V. H., Raetsch, G.2026-03-03

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Structural Plausibility Without Binding Specificity: Limits of AI-Based Antibody-Antigen Structure Prediction Confidence Scores

Cette étude démontre que, bien que les méthodes de prédiction de structure par IA comme AlphaFold3 génèrent des complexes anticorps-antigène géométriquement plausibles, leurs scores de confiance internes échouent à distinguer les interactions cognitives des appariements incorrects, soulignant la nécessité de valider ces outils contre des contrôles négatifs réalistes.

Smorodina, E., Ali, M., Kropivsek, K., Salicari, L., Miklavc, S., Kappassov, A., Fu, C., Sormanni, P., de Marco, A., Gre (…)2026-03-03

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Sparse Autoencoders Reveal Interpretable Features in Single-Cell Foundation Models

Cette étude démontre que l'entraînement d'autoencodeurs parcimonieux sur les représentations cachées de modèles fondationnels du single-cell révèle des caractéristiques biologiques et techniques interprétables, permettant ainsi d'améliorer l'interprétabilité et le contrôle de ces modèles.

Pedrocchi, F., Barkmann, F., Joudaki, A., Boeva, V.2026-03-02

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AlterNet: Alternative splicing-aware gene regulatory network inference

Le papier présente AlterNet, un pipeline d'inférence de réseaux de régulation génique innovant qui intègre la variabilité des isoforms due à l'épissage alternatif pour révéler des interactions régulatrices biologiquement pertinentes invisibles aux approches traditionnelles au niveau des gènes.

Hoffmann, J., Wallnig, J., Dai, Z., Tsoy, O., Blumenthal, D. B., Hartebrodt, A.2026-03-02

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ETSAM: Effectively Segmenting Cell Membranes in cryo-Electron Tomograms

Cette étude présente ETSAM, une méthode d'intelligence artificielle basée sur le modèle SAM2 qui surpasse les techniques existantes pour segmenter avec précision les membranes cellulaires dans les tomogrammes cryo-électroniques malgré le faible rapport signal sur bruit et les artefacts inhérents.

Selvaraj, J., Cheng, J.2026-03-02

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Beyond alignment: synergistic integration is required for multimodal cell foundation models

Cet article propose le Synergistic Information Score (SIS) pour démontrer que la construction de modèles de base cellulaires multimodaux efficaces nécessite de dépasser les simples objectifs d'alignement linéaire au profit d'une intégration synergique qui exploite les informations complémentaires non linéaires entre les modalités.

Richter, T., Zimmermann, E., Hall, J., Theis, F. J., Raghavan, S., Winter, P. S., Amini, A. P., Crawford, L.2026-03-02

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Generalizing the Gaussian Network Model: Spanning-TreeThermodynamics Shows Entropy-Driven KRAS Activation

Cette étude présente une généralisation thermodynamique du modèle de réseau gaussien basée sur les arbres couvrants, révélant que l'activation de KRAS est un processus piloté par l'entropie où le gain de diversité topologique compense un coût énergétique, Switch I agissant comme le locus allostérique principal.

Ciftci, F. S., Erman, B.2026-03-02

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Graph Lens Lite: An interactive biological network viewer for displaying, exploring, and sharing disease pathobiology and drug mechanism of action models

Le papier présente Graph Lens Lite, un outil web interactif conçu pour visualiser, explorer et partager des réseaux biologiques complexes afin d'étudier la pathobiologie des maladies et les mécanismes d'action des médicaments.

Ley, M., Keska-Izworska, K., Fillinger, L., Walter, S. M., Baumgärtel, F., Bono, E., Galou, L., Andorfer, P., Hauser, P (…)2026-03-02

💻 bioinformatics

ToxiVerse: A Public Platform for Chemical Toxicity Data Sharing and Customizable Predictive Modeling

ToxiVerse est une plateforme web publique qui facilite le partage de données de toxicité chimique et la création de modèles prédictifs personnalisés grâce à des modules intégrés de bioprofilage, de base de données et de chimi-informatique, rendant ces outils accessibles aux chercheurs sans expertise en programmation.

Durai, P., Russo, D. P., Shen, Y., Wang, T., Chung, E., Li, L., Zhu, H.2026-03-02

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