1235 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。
N4-アセチルシチジン（ac4C）エピトランスクリプトームの多様な生物種における分布、調節、および疾患への関与を包括的に解明し、深層学習を用いた大規模データ解析やユーザーフレンドリーな検索・分析プラットフォームを提供する初の知識ベース「OpenAc4C」が開発されました。
長読長転写データを用いた V(D)J 再結合の包括的な解析を可能にする新規パイプライン「VDJcraft」を開発し、その精度向上、新規遺伝子サブクラスの発見、および COVID-19 患者における免疫応答動態の解明を実証しました。
この論文は、高度な反復配列に頑健な新しい k-mer ベースの突然変異率推定法を 3 つ提案し、アルファ衛星配列を用いた実証評価において既存の手法を上回る性能を示したことを報告しています。
本論文は、マルチプレックス組織画像データから細胞間相互作用ネットワークを推定する際、空間的異質性を考慮し、グループ・ホースシュー事前分布とヒルベルト空間ガウス過程を用いたベイズ回帰枠組み「GP-GHS」を提案し、シミュレーションおよび大腸がんの CODEX データ解析において既存手法を上回る性能と生物学的に妥当な結果を示したものである。
本研究は、TCGA の肝細胞癌（HCC）多オミクスデータを用いて、注意機構を備えた解釈可能な深層学習モデルを開発し、臨床変数や既存モデルを上回る予後予測精度と生物学的に妥当なバイオマーカーの同定を実現したことを報告しています。
ProDive は、タンパク質ファミリーを超えて 31 万 8000 件以上の断片再利用を発見し、これらが折りたたみ開始における普遍的な生物物理学的制約を反映していることを示唆する。
この論文は、バリアントのフェージングやゲノム・体細胞変異の両方の影響、転写本位置、隣接変異、フレームシフトなど、既存の手法では考慮されてこなかった多様な変異事象を包括的に処理する新規バイオインフォマティクスワークフロー「INAEME」を提案し、TCGA の 300 サンプルを用いた評価により、がん免疫療法のターゲットとなる強力なネオ抗原候補を高精度に特定するために変異事象全体を考慮することの重要性を実証したものである。
本研究は、mRNA の溶液中での分解を予測する多変量回帰モデルにおいて、局所的な構造情報を表す塩基対オッズ比を統合した「STRAND」モデルを開発し、既存の機械学習や深層学習アプローチと比較して予測誤差を 2 倍以上低減し、安定性予測の精度と汎化性能を大幅に向上させたことを示しています。
本論文は、iNeurons における bulk およびシングルセルの長鎖 RNA シーケンシングデータを用いて、異なるシーケンシング技術、定量化ツール、シーケンシング深度を包括的にベンチマークし、各プラットフォームの特性や最適な実験設計に関する実践的な指針を提供するとともに、FMR1 生物学の解明や新規手法の検証のための参照データセットを構築したことを報告しています。
本論文は、動物、植物、菌類にまたがる転移因子の分類を可能にする、統合データベースとモジュール型ベンチマークプラットフォームを組み合わせた深層学習フレームワーク「PanTEon」を開発し、分類器の性能評価の標準化と再現性の向上を図ったことを報告しています。