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、プロファージの同定、宿主相互作用の予測、および機能特性評価を効率化し、標準化されたレポートを生成することで、ウイルスゲノミクス研究における専門家と非専門家の両方の障壁を低減する、ユーザーフレンドリーで自動化されたGalaxyベースのワークフローであるPHIを紹介している。
本論文は、ラベルなしの生合成遺伝子クラスター配列で事前学習された基盤モデルであるBGC-MLMを紹介するものであり、これは天然物の特性、生物活性、および構造的類似性の予測を大幅に向上させ、それによって新規天然物のためのゲノムマイニングの効率を高めるものである。
2026年のScop3Pのアップデートは、152,350箇所の一様に再処理されたヒトリン酸化部位を、構造的、生物物理学的、進化的、および変異的な注釈とともに統合することで、機能および疾患の文脈におけるリン酸化を解釈するための、スケーラブルでプロベナンス（由来）を意識したリソースを提供し、このプロテオミクスに基づいた知識ベースを大幅に拡張するものである。
本研究は、抗体およびTCRの抗原認識のモデリングにおけるAlphaFold2、AlphaFold3、および拡張サンプリングプロトコルの性能を評価し、サンプリングの増加とAlphaFold3が一般に精度を向上させる一方で、成功度は複雑なタイプによって大きく異なり、相補的なモデルをプールすることでさらに強化できることを示している。
本論文は、多遺伝子形質を最適化するために複数のソースゲノムからゲノムブロックを選択するというNP完全問題を定義および分析し、理論的な保証と酵母規模のシミュレーションによる実証的検証を伴う最適または準最適な解を総体的に提供する、認証済み分枝限定法ソルバー、高速なブロック座標降下法ヘリスティック、および半正定値計画緩和を含む一連のアルゴリズムを提案する。
GTcomplexは、空間インデックスを活用した新しいアルゴリズムであり、最適なグローバル重ね合わせから直接鎖の割り当てを導出することで、多様な構造データセットにおいて既存の手法を速度と精度の両面で凌駕する、高精度かつ効率的な高分子複合体のホリスティックなアライメントを可能にするものである。
本研究は、遡及的シミュレーションを通じて最適化され、かつ閉ループ型のボレリア・ブルグドッフェリ・スクリーニング・キャンペーンにおいて検証された、較正済みの能動学習戦略が、実験的なヒット率を大幅に向上させ、分布外の化合物に対しても抗生物質活性を正確に予測できる汎用的な機械学習モデルの構築を可能にすることを実証している。
本論文は、ソート済みk-merを仮想スーパーk-merリストとして表現する新しい手法を提案しており、これはsklibツールとして実装され、KMCのような既存のツールと比較して、競争力のあるクエリ性能を維持しつつ、高スループットな集合演算と大幅に削減されたメモリ使用量を実現している。
厳格な統計的制御を用いて公開データセットを再解析し、1,828箇所の部位からなる高信頼性のヒトメチル化アトラスを確立することで、著者らは、メチル化ペプチドの検出および局在化を大幅に向上させる転移学習ベースのディープラーニングモデル（AHLF-Methylation）を開発および検証した。
VirProtRAGは、ハイブリッドな文献検索とエビデンスに基づく再ランキングを統合することで、検証可能で高品質な機能的知見を生成し、既存の専門家によるキュレーションを拡張する、ウイルス蛋白質の機能注釈を強化するための検索拡張生成フレームワークである。