La genomica esplora il codice segreto della vita, decifrando come l'informazione genetica plasmi ogni organismo, dalla semplice cellula all'essere umano. Questo campo in rapida evoluzione studia non solo la struttura del DNA, ma anche come le sue variazioni influenzino la salute, le malattie e l'evoluzione stessa, rendendo la biologia moderna più comprensibile e applicabile alla nostra vita quotidiana.

Su Gist.Science, raccogliamo e analizziamo sistematicamente ogni nuovo preprint pubblicato su bioRxiv in questa categoria. Per ogni articolo, offriamo una spiegazione accessibile ai non esperti affiancata a un'analisi tecnica dettagliata, garantendo che le scoperte più recenti siano chiare e disponibili per tutti. Di seguito trovate l'elenco aggiornato dei lavori più recenti in genomica, pronti per essere esplorati.

A machine learning approach to infer DNase1L3 activity from plasma cell-free DNA fragmentomics

Questo studio presenta un approccio di machine learning che infere l'attività della DNase1L3 dai frammenti di DNA libero circolante, permettendo di identificare con precisione gli omozigoti per la variante R206C e rivelando che l'alterazione del profilo di frammentazione in questi soggetti rappresenta uno stato stabile e dipendente dal tempo, a differenza delle fluttuazioni transitorie osservate nei portatori eterozigoti o selvatici.

Linthorst, J., Sistermans, E. A.2026-03-18🧬 genomics

The impact of low-frequency genetic variants on serum protein levels

Questo studio dimostra che l'integrazione di varianti genetiche a bassa frequenza nell'analisi dei pQTL cis in una coorte islandese rivela un'architettura regolatoria più complessa ed eterogenea delle proteine sieriche, evidenziando un'eterogeneità allelica diffusa e ruoli distinti tra varianti comuni e rare nella regolazione proteica.

Bjarnadottir, H., Jonmundsson, T., Ingvarsdottir, H. K., Frick, E. A., Finkel, N., Loureiro, J. J., Launer, L. J., Aspelund, T., Chen, Y., Speliotes, E., Orth, A. P., Smith, A. V., Emilsson, V., Gudna (…)2026-03-18🧬 genomics

Emergence of a novel hypervirulent extensively drug-resistant ST383 Klebsiella pneumoniae lineage carrying ICEKp5 in Lebanon

Questo studio documenta l'emergere in Libano di una nuova linea di *Klebsiella pneumoniae* ST383 ipervirulenta e multiresistente agli antibiotici, caratterizzata dall'acquisizione dell'elemento genetico ICEKp5 e dalla convergenza di determinanti di ipervirulenza e resistenza estesa ai farmaci.

Abboud, M., Chaaya, T. C., Daccache, Y., Alam, N. E., Gerges, T., Haddad, L., Kassabian, L., Tannous, J., Ghanem, Y., Nabbout, J., Chaar, K., Nmeir, T., Haddad, A., Al Khoury, C., ARAJ, G. F., Tokajia (…)2026-03-18🧬 genomics

Binary-SPA: A Reference-Free Method for Cell Annotation in High-Resolution Spatial Transcriptomics

Il documento presenta Binary-SPA, un metodo computazionale di riferimento per l'annotazione delle cellule nella trascrittomica spaziale ad alta risoluzione che supera i limiti delle tecniche esistenti identificando cellule ad alta affidabilità tramite marcatori predefiniti e utilizzando queste come riferimento interno per un'annotazione completa senza dipendere da dataset esterni.

Ji, P., Bi, H., Cai, W., Wang, P., Ren, K., Aydemir, I., Li, E., Melo-Cardenas, J., Schipma, M., Wai, C. M.2026-03-18🧬 genomics

Genetic and heat-stress related environmental influences on pig whole-blood gene expression levels

Questo studio quantifica l'impatto relativo della genetica e dello stress termico sull'espressione genica nel sangue intero dei suini, identificando migliaia di geni differenzialmente espressi, numerosi loci di tratti quantitativi (eQTL) e candidati genetici per caratteri produttivi come lo spessore del grasso dorsale.

Durante, A., Feve, K., Naylies, C., Labrune, Y., Gress, L., Lippi, Y., Legoueix, S., Milan, D., Gourdine, J.-L., Gilbert, H., Renaudeau, D., Riquet, J., Devailly, G.2026-03-18🧬 genomics

ENHANCING GENOMIC PREDICTION MODELS IN MISCANTHUS POPULATIONS BY INCORPORATING THE GENOTYPE-BY-ENVIRONMENT INTERACTION

Questo studio propone nuovi schemi di convalida incrociata per migliorare la selezione genomica nel *Miscanthus*, dimostrando che l'integrazione delle interazioni genotipo-ambiente aumenta significativamente la capacità predittiva rispetto agli approcci convenzionali basati solo sugli effetti principali.

Shaik, A., Sacks, E., Leakey, A. D. B., Zhao, H., Kjeldsen, J. B., Jorgensen, U., Ghimire, B. K., Lipka, A. E., Njuguna, J. N., Yu, C. Y., Seong, E. S., Yoo, J. H., Nagano, H., Anzoua, K. G., Yamada (…)2026-03-18🧬 genomics