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。
本論文は、遺伝子流動を含むネットワーク種分化共生モデルにおいて、四分木に基づく高速かつ統計的一貫性を持つ「TOB-QMC」法を提案し、既存手法よりも大規模なデータセットに対して種ネットワークの樹状部分（TOB）を効率的に再構築可能にしたことを示しています。
本論文は、空間メタボロミクスと空間トランスクリプトミクスデータを統合的に解析し、空間依存性を考慮した統計的検定や交絡因子の補正を通じて、代謝物と遺伝子の空間的関係や生物学的な関連性を高精度に解明する新しい統計フレームワーク「MANTIS」を提案するものである。
本論文は、タンパク質の安定性と機能への突然変異の影響を分離し、安定性は保たれているが機能は失われた変異体や機能的に重要な残基を特定するための新しい深層学習フレームワーク「DETANGO」を提案し、タンパク質工学や創薬への応用を可能にする研究です。
本論文は、空間座標、組織画像、分子プロファイルを統合するグラフ対照学習手法「SpaMOAL」を提案し、空間マルチオミクスデータから高精度な組織領域を同定できることを示しています。
この論文は、最適輸送理論に基づくフレームワークを単細胞 RNA シーケンシングデータに適用することで、急性ウイルス感染に対するマウス CD8 T 細胞の時間的・組織的な分化動態と組織定着性記憶 T 細胞への移行経路を解明し、AP4 などの転写因子の役割や CD52 を用いた新規マーカーの同定を通じて、免疫細胞の運命決定メカニズムを定量的に描き出したことを報告しています。
本論文では、MPRA 実験における DNA と RNA のカウント間およびバッチ間の不確実性の差異を適切に扱えない既存手法の課題を解決し、Keju という階層統計モデルを提案することで、感度の向上と偽陽性率の低減を実現したことを報告しています。
この論文は、高次元オミクスデータにおける機械学習分類の課題を解決するため、確率的な理論的保証を持つフィルタベースの「確実スクリーニング（sure screening）」手法を包括的にレビューし、実データを用いたベンチマーク評価を通じて、計算効率と性能の両面で優れている「BcorSIS」手法を特定したことを報告しています。
本研究は、ヒトやマウスモデルには存在するものの非ヒト霊長類には不足していた生物学的老化の定量化手法として、バブーンとマカクからの臨床データを用いて機械学習モデルを構築し、年齢予測精度が高い線形モデルよりも死亡率予測に優れた「老化耐性」指標を開発・検証したことを報告しています。
本論文は、従来のリガンドまたは構造ベースのアプローチに細胞環境の情報を加えたシステムレベルの手法（Connectivity Map 利用）を用いて TLR5 活性化分子を創出し、計算機シミュレーションと実験的検証によりその有効性を確認した研究である。
この論文は、単一細胞および空間トランスクリプトミクスデータの確率的性質に理論的に整合する情報幾何学に基づく新たなフレームワーク「GAIA」を提案し、離散的な遺伝子発現の有無と連続的な変動を統一的に捉えることで、既存手法の限界を克服し、細胞サブタイプの高精度な同定を可能にすることを示しています。