1012 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、de novoおよびリファレンスガイド型のmiRNA探索とトランスクリプトーム解析を統合することで、骨格筋の適応に関与する新規および既知の運動応答性miRNAとその制御ネットワークを特定する、モジュール式のNextflowパイプラインであるnf-sarcopipeを紹介するものである。
本研究は、3つのコドンに焦点を当てたマスク言語モデルを従来の手法と比較検討しており、単一のモデルがすべてのタスクにおいて優位に立つことはないものの、それらが翻訳コンテキストを効果的に捉えることで優れた発現性能を持つバリアントを生成できることを示しており、複数のモデルにわたるサンプリングが核酸医薬品を最適化するための有望な戦略であることを示唆している。
本論文は、コドン言語モデルが同義置換予測において以前に報告した優位性は、データ漏洩によって引き起こされた評価上のアーティファクトであることを示しており、それらの利点は、新たにリリースされたCodonBenchのような厳格に漏洩を制御したベンチマークの下では消失する。
本論文は、もとの不一致な単一細胞摂動データから個別の治療効果を正確に推定し、反事実的な細胞状態を推論するために、もつれのない表現学習と条件付き最適輸送を活用した生成フレームワークであるscDRPを導入し、それによって多様な細胞型および条件下における異質な生物学的メカニズムを明らかにするものである。
本論文は、Human Reference Atlasを活用して、ユーザーが単一細胞のバイオメディカルデータにおけるマルチスケールかつ意味論的に調和された探索に没入することを可能にし、臓器および空間スケールを横断した細胞構造と老化に関する新たな生物学的知見をもたらす、オープンソースの仮想現実アプリケーション「HRA: Powers of Ten」を提示するものである。
著者らは、ユーザーフレンドリーな処理、真核生物全域にわたる分類学的スクリーニング、およびコピー数多型追跡を統合することで、多様な種にわたる縦断的なゲノム研究を可能にする、古代および歴史的DNA解析を効率化する完全自動化されたSnakemakeパイプラインであるpastForwardを提示している。
PARNETは、実験的なCLIP-seqデータのみを用いて学習された新しいRNA基盤モデルであり、従来の配列ベースの言語モデルと比較して、多様なダウンストリームタスクにおいて優れた性能とメカニズムの解釈可能性を示し、塩基解像度のRBP結合プロファイルを予測する。
本論文は、既存の単一表現手法と比較してm6Am部位予測の精度と解釈性を大幅に向上させる、意味的、配列的、および構造的なRNA表現を統合した3層タワー型の深層学習アーキテクチャであるTriTower-m6Amを導入する。
本論文は、呼吸器微生物エコシステムとその健康との関係を調査するために、連結されたアンプリコン配列バリアント（ASV）および揮発性有機化合物（VOC）データを処理、解析、解釈するように設計された、アクセシブルなNextflowワークフローであるASPIREを紹介するものである。
本論文は、生物医学文献から構造化された遺伝子・癌・薬物のエビデンスを効果的に抽出する、透明かつスケーラブルなルールベースのフレームワークであるmegaMineを紹介し、治療効果を判別する高い精度と、下流の知識合成に向けた解釈可能なデータを生成することを実証している。