SuperCell2.0 enables semi-supervised construction of multimodal metacell atlases
本研究は、大規模なマルチモーダル単細胞データセットの解析を効率化し、より高品質なメタセルアトラスの構築を可能にする半教師ありワークフロー「SuperCell2.0」を開発し、血液および腫瘍サンプルにおけるインターフェロン誘導単球・マクロファージ集団の同定と特徴付けに成功したことを報告しています。
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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。
Prediction of ligand-dependent conformational sampling of ABC transporters by AlphaFold3 and correlation to experimental structures and energetics
本論文は、AlphaFold3 が ABC 輸送体のヌクレオチド依存性なコンフォメーション変化を実験構造やエネルギーと相関して予測し、未観測の構造や配列決定因子の影響も捉えることを示しています。
wavess 1.2: Presenting an HLA-aware within-host virus sequence simulation framework
この論文は、HLA 特異的な細胞傷害性 T リンパ球（CTL）応答と可変的な組換え率を明示的に取り入れた、宿主内ウイルス配列シミュレーションフレームワーク「wavess 1.2」を開発・公開したことを報告しています。
Learning heritable multimodal brain representation via contrastive learning
本論文は、T1 及び T2 強調 MRI の対照的学習を用いて、異なる画像モダリティ間で遺伝的・解剖学的な整合性を保つ共有表現を学習するフレームワークを提案し、従来の単一モダリティ手法よりも優れた脳疾患予測や遺伝的発見を実現したことを示しています。
Differential analysis of image-based chromatin tracing data with Dory
本研究は、イメージングベースのクロマチントレーシングデータの高次元性や欠損値といった課題を克服し、2 つのグループ間の空間的構造変化を統計的に検出する新しい手法「Dory」を提案し、それが A/B コンパートメントやプロモーター - エンハンサー相互作用の変化と遺伝子発現の関連性を明らかにすることを示しています。
Chemical Probes in Scientific Literature: Expanding and Validating Target-Disease Evidence
本論文は、1800 万超の文献を網羅的に分析し、化学プローブが標的 - 疾患間の関連性を既存データベースより 1〜7 年先行して示唆し、新規治療標的の発見や既存エビデンスの強化に不可欠な役割を果たしていることを実証した世界初の研究である。
How to gain valuable insight from scarce data with Machine Learning: a post-hoc explanation tool to identify biases in biological images classification
本研究は、限られた生物画像データを用いた機械学習において、モデルの説明手法（SHAP）を適用することで、個体識別という見かけ上の成功の背後にあるバイアスを特定し、データが実際に支持する生物学的な意味（治癒の段階など）を抽出する有効性を示しました。
Fast and alignment-free flavivirus classification from low-coverage genomes
この論文は、アラインメント不要かつ低カバレッジのゲノムデータでも高精度なフラビウイルス分類を可能にする、ユニーク k-mer 署名とユニバーサル k-mer ライブラリを活用した双入力畳み込みニューラルネットワーク「DiCNN-UniK」を開発し、その優れた性能を実証したものである。
High-resolution population structure inference using genome-wide short tandem repeat variations
この論文は、方向性非負行列因子分解（dNMF）を含む多モーダルフレームワークを開発し、ゲノム全体の短鎖反復配列（STR）変異が単一ヌクレオチド多型（SNP）よりも地域レベルで人類集団構造をより高解像度に推定できることを実証したものである。
ProteinConformers: large-scale and energetically profiled descriptions of protein conformational landscapes
ProteinConformers は、マルチシード分子動力学法によって生成された 270 万の幾何学最適化コンフォメーションとエネルギー評価、類似性注釈を提供し、タンパク質のコンフォメーションランドスケープの包括的な記述、ベンチマーク枠組み、および対話型分析プラットフォームを実現する大規模リソースです。