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、タンパク質間相互作用（PPI）スクリーニングの実験的探索空間を再構成して相互作用しない可能性が高いタンパク質ペアを推論する手法を提示するものであり、これにより、より正確で完全なヒト・インタラクトームのマッピングを実現するための、エラー率の推定、モデルの較正、および機械学習のトレーニングの改善を可能にする。
本論文は、ディリクレ・フロー・マッチングに基づく制御可能な逆折り畳み法であるInverse FoldDirを紹介しており、これはアミノ酸確率単体の反復的なデノイジングを行うことで、ユーザー定義の制約条件下で多様かつ実験的に検証されたタンパク質配列を生成し、最先端の構造回復指標と抗GFPナノボディの機能的再設計の成功を達成している。
本研究は、微生物の存在量と時系列的な抗生物質による摂動を統合することにより、同種造血幹細胞移植を受けるがん患者における腸内細菌叢のダイナミクスを正確に予測し、腸内由来の血流感染症を予測することで、従来のモデルを凌駕する摂動認識型Neural ODE（pNODE）フレームワークを導入するものである。
本研究は、多様なデータセットと技術にわたるロングリードRNAシーケンシング用のスモールバリアント・コーリングおよびハプロタイプ・フェージング・パイプラインを体系的にベンチマークし、シーケンシングの品質が主要な性能決定要因であることを明らかにするとともに、特定の文脈に応じてClair3-RNA、DeepVariant、longcallRがトップクラスのコーラーであり、WhatsHapまたはHapCUT2が最適なフェージングツールであることを特定した。
本研究は、真菌のITS配列に対するディープラーニング分類器は、全長のリファレンスに対しては高い精度を達成する一方で、一般的に用いられるITS2サブ領域に対しては、バーコードそのものではなく隣接領域に依存することで劇的に失敗し、その結果、現実的な環境メタバーコーディングのシナリオにおいては古典的なベースライン手法がそれらを大幅に上回ることを示している。
本論文は、信頼できる時間的ラベルを欠くクエリのコンテキストにおいて、擬似時間を正確に推論し、生物学的老化または疾患の進行をマッピングするために、ある種または条件からの参照scRNA-seq時系列データを活用する機械学習フレームワークであるCavebearを紹介するものである。
本研究は、Hamiltonian Auto Decomposition Optimisation Framework (HADOF) が現在のNISQハードウェアの限界を克服し、実機量子ハードウェア上で710万塩基対の緑膿菌（Pseudomonas aeruginosa）ゲノムの構築に成功して99.348%のゲノムフラクションを達成したことを示しており、大規模な科学的ワークロードに対するスケーラブルな量子最適化の実現可能性を証明している。
本論文は、予測されたタンパク質-リガンド構造と実験的な構造を、較正された精度ラベルおよび厳格な評価分割と統合した包括的なデータセットであるPLI-Parallaxを紹介するものであり、これにより、実験的な真値が存在しない場合であっても、手法間の合意を通じて予測の信頼性を推定することを可能にする。
scAtlasPyは、標準的なワークステーションのメモリ制限を克服し、既存の最先端プラットフォームと比較して大幅に低いメモリ使用量と高い処理速度で、大規模なシングルセル・アトラス（例：1億個の細胞）のフル解像度解析を可能にする、新しいディスク常駐型コンピューティングフレームワークです。
本研究は、個々の遺伝子や経路の変異を超越した、血管疾患における再現可能な高次的な「機能的組織化」を特定しており、多様な病態や細胞型にわたる心血管系のリモデリングが、6つの保存された生物学的機能による協調的かつ動的な再均衡化によって駆動されていることを明らかにしている。