1197 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。
ReconSIRENは、従来の最適化手法に依存することなく、優先配向によるアーティファクト、粒子の不均一性、および構造の柔軟性を同時に解決しながら、完全なアブイニシオ（ab initio）クライオ電子顕微鏡単粒子解析を実行するためにMixture-of-Expertsアーキテクチャを利用した新しいディープラーニングフレームワークである。
本研究は、ヒト由来エンジニアリング心筋組織のプロテオミクスデータと機能データを統合し、エピネフリンとドキソルビシンがいかにしてエネルギー恒常性、ミトコンドリア翻訳、およびプロテオスタシスを異なる様式で調節することにより、相反する変力作用を及ぼすかを明らかにする、トポロジー駆動型のフレームワークを導入するものである。
KENTは、NVIDIA Jetson Nanoモジュールのクラスターを利用して、リソースが限られた環境における高速かつGPU加速されたメタゲノム病原体スクリーニングを可能にする、ポータブルでオフラインのエッジコンピューティングフレームワークであり、高い分類精度と存在量推定の忠実度を維持しながら、CPUベースラインに対して大幅な高速化を実現している。
FlyAnatoViewは、トランスクリプトームのプロファイルをショウジョウバエの解剖学的図譜上に投影することで、個々の細胞の特定の組織や器官の所在に関する情報を復元し、単一細胞RNAシーケンシングデータにおける空間的コンテキストの欠如に対処するリソースである。
FilAdhは、焦点接着（フォーカルアドヒージョン）のセグメンテーションとアクチンストレスファイバーの再構成を同時に行い、正確な形態計測分析と空間分類を可能にする、劣化を考慮した統合的な計算フレームワークであり、ベンチマークテストにおいて既存の手法を凌駕すると同時に、特定の撮像上の不完全性が構造的測定にどのように影響するかを明示的に特徴付けている。
本論文は、20種類すべてのアミノ酸を識別するという課題があるにもかかわらず、電荷に基づく二値分類において高い精度を実現し、ペプチドの透過をモデル化するために、デノイジング、セグメンテーション、および機械学習技術を組み合わせた、ナノポアタンパク質イオン電流信号を解析するための統合的な計算戦略を提示するものである。
本研究は、現在のPerturb-seqスクリーニングで使用されている加法的な入力エンコーディングモデルが、新たな保持された摂動ターゲットに対して汎化できないことを示しており、これは、推論された制御オペレーターが数学的な識別可能性を備えているにもかかわらず、未知の遺伝子に対する応答を予測するための検証がなされていないことを明らかにしている。
VINTERは、組織学的特徴、遺伝子発現、および空間的近傍を単一のシーケンスへと統合することで、多様なプラットフォームや解像度を横断して空間的な組織構造を正確に注釈および照会し、隠れた生物学的異質性を明らかにし、再学習を伴わない分子証拠の編集を可能にする生成ビジョン・ランゲージモデルである。
本研究は、6年間の縦断的な心血管疾患データの合成におけるTGANおよびCTGANモデルの性能を評価しており、CTGANはTGANや摂動ベースラインと比較して一般に優れた忠実度とプライバシー性を提供するものの、時間的特性や若い年齢層における性能をより良く保持するためには依然として改良が必要であることを明らかにしている。
本論文は、構造ベースのデザインと自動合成ハードウェアを統合することで、兆規模の化学空間を効率的に探索し、高い合成率および機能的ヒット率を持つファースト・イン・クラスのリード化合物を特定することに成功した生成AIフレームワーク、Hyper Screening Xを紹介するものである。