Integrative Multi-Scale Sequence-Structure Modeling for Antimicrobial Peptide Prediction and Design
本研究は、配列と構造の多スケール情報を統合した新しいフレームワーク「MultiAMP」を提案し、既知の抗菌ペプチドとの配列相同性が低い場合でも高い精度で予測・設計を行うことで、耐性菌に対する新規抗菌ペプチドの発見とメカニズム解明を可能にする。
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bioinformatics
1250 件の論文
バイオインフォマティクスは、膨大な生物学的データをコンピュータの力で解析し、生命の謎を解き明かす分野です。ゲノム情報やタンパク質の構造といった複雑なデータから、新たな発見を引き出すための重要な橋渡し役となっています。
Gist.Science では、bioRxiv から公開される最新のプレプリントをすべて対象に、この分野の論文を網羅的に扱っています。専門的な詳細な要約に加え、難しい専門用語を避け、誰でも理解できる平易な日本語での解説も併せて提供しています。
以下に、bioRxiv から更新されたばかりのバイオインフォマティクスに関する最新論文の一覧を掲載します。
Spatial Mechanomics for Tissue-Scale Biomechanical Mapping and Multi-omics Integration
この論文は、生体原子間力顕微鏡（BioAFM）による空間サンプリングと計算プラットフォーム「MechScape」を開発し、組織全体にわたる粘弾性特性を定量的にマッピングして多様なオミクスデータと統合する「空間メカノミクス」という新たな枠組みを確立したことを報告しています。
Topological Data Analysis of Spatial Protein Expression in Multiplexed Spatial Proteomics Studies
この論文は、細胞分割や表現型予測の誤差に依存せず、トポロジカルデータ分析を用いて連続的な空間タンパク質発現と患者の転帰との関連を直接検出する新しい手法「TOASTER」を提案し、シミュレーションおよび乳がん研究を通じてその有効性を示したものである。
AbiOmics: An End-to-End Pipeline to Train Machine Learning Models for Discrimination of Plant Abiotic Stresses Using Transcriptomic Profiling Data
本論文は、1,243 件のアブラナ科植物のトランスクリプトームデータから 320 個のストレス特異的マーカー遺伝子を同定し、それらを用いて塩・低温・高温・乾燥の 4 種類の非生物的ストレスを 91% の精度で識別可能とした初のエンドツーエンド型機械学習パイプライン「AbiOmics」を開発したことを報告しています。
MAP: A Knowledge-driven Framework for Predicting Single-cell Responses for Unprofiled Drugs
本論文は、14 の公共リソースを統合した大規模知識グラフと対照学習を用いた事前学習戦略により、未プロファイルの化合物に対するゼロショット予測を可能にする知識駆動型フレームワーク「MAP」を提案し、単細胞応答予測の精度向上と抗がん剤候補の優先順位付けに成功したことを報告しています。
Uncertainty-aware synthetic lethality prediction with pretrained foundation models
この論文は、事前学習された生物学的基盤モデルとコンフォーマル予測を組み合わせて、PPI ネットワークや GO 注釈に依存せず、かつ不確実性が校正された合成致死ペアを高精度に予測する新しいフレームワーク「CO_SCPLOWILANTROC_SCPLOWO_SCPCAP-C_SCPCAPO_SCPLOWSLC_SCPLOW」を提案し、がん治療ターゲットの発見を支援するものです。
DENcode: A model for haplotype-informed transmission probability of dengue virus
この論文は、 Colombo における dengue 感染症のデータを用いて、ウイルスの遺伝子ハプロタイプ情報と疫学的パラメータを統合し、個体間の感染伝播確率を推定する新たなモデル「DENcode」を開発・検証し、ハプロタイプレベルの解析が伝播ネットワークの解明に有効であることを示したものである。
A Framework for Autonomous AI-Driven Drug Discovery
この論文は、ナレッジグラフと大規模言語モデルを統合し、中心性アルゴリズムを用いた「焦点グラフ」を中核とする自律型AI駆動の創薬フレームワークを提案し、大規模な創薬プログラムの自動計画・実行と透明性の高い仮説生成を実現することを示しています。
Faster and Scalable Parallel External-Memory Construction ofColored Compacted de Bruijn Graphs with Cuttlefish 3
本論文は、大規模なゲノムデータを効率的に処理するために、局所部分グラフの縮約の最適化、リストランキングに基づく決定論的並列アルゴリズム、およびハッシュベースのカラー変化ノード追跡法という 3 つの革新を導入し、既存の最先端ツールである GGCAT よりも 3 倍から 4 倍高速に彩色圧縮 de Bruijn グラフを構築する並列外部メモリアルゴリズム「Cuttlefish 3」を提案するものである。
BioMiner: A Multi-modal System for Automated Mining of Protein-Ligand Bioactivity Data from Literature
本論文は、文献からタンパク質 - リガンドの生物活性データを自動的に抽出するマルチモーダルシステム「BioMiner」と、その評価に用いる大規模ベンチマークを提案し、複雑な化学構造の解釈と生物活性の意味理解を分離するアプローチにより、創薬研究におけるデータ収集の効率化と精度向上を実現したことを示しています。