💻 バイオインフォマティクス
Pycea: a scverse toolkit for single-cell lineage tracing analysis
Pyceaは、TreeData形式を導入することで系統樹データと単一細胞測定をscverseエコシステム内でシームレスに統合し、細胞系統追跡のためのスケーラブルな解析、可視化、および統計的推論を可能にするオープンソースのPythonツールキットです。
💻 Category
bioinformatics
1178 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。
💻 バイオインフォマティクス
Structure-resolved fold annotation of the medicinal-leech salivary-EV cargo: a Ly-6/uPAR three-finger scaffold and a structurally dark fraction
本研究は、オフラインの構造予測および探索パイプラインを用いることで、医薬品用ヒルである*Hirudinaria manillensis*の未特性化された唾液細胞外小胞カーゴのアノテーションを行い、一つの候補に対してLy-6/uPAR型スリーフィンガー構造を割り当てると同時に、二つの構造未解明タンパク質を特定し、保存されたトリプシン様遺伝子モデルを検証することに成功した。
💻 バイオインフォマティクス
Serum nutritional-metabolic recovery during tuberculosis treatment across BMI-defined undernutrition strata: A longitudinal proteomic reanalysis
結核患者を対象としたこの縦断的なプロテオミクス再解析は、低栄養状態および標準体重のいずれの個人においても、治療が炎症性および栄養代謝性タンパク質系の広範な回復を促進する一方で、ベースラインのBMIによって定義される低栄養状態は、この回復の軌跡を有意に変化させないことを明らかにしているが、本研究は両群間の同等性を確定的に確立するには統計学的検出力が不足している。
💻 バイオインフォマティクス
smoothclust: Spatial smoothing and boundary-density summaries for spatial transcriptomics
本論文では、空間トランスクリプトミクスデータにおいて解釈可能な空間ドメインラベルを生成し、組織構造の組織化を定量化するための、空間平滑化ベースのクラスタリングワークフローと新規の境界密度指標を提供するRパッケージである**smoothclust**を紹介する。
💻 バイオインフォマティクス
CellMethMarker provides an integrated database of human cell- and tissue-type-specific DNA methylation markers
CellMethMarkerは、細胞および組織特異的なアイデンティティの推論、可視化、およびメチロームのデコンボリューションの向上を可能にするために、数十万ものde novoおよび文献由来のDNAメチル化マーカーを統合した、包括的で精査されたデータベースである。
💻 バイオインフォマティクス
Neopep: Reinforcement Learning From Machine-Learned Force Field Energy for Non-Canonical Peptide Structure Prediction
Neopepは、機械学習を用いた力場エネルギーを用いて生成モデルを微調整するために強化学習を活用することで、非標準的なペプチド構造予測におけるデータの不足を克服し、既存の最先端手法よりも高い精度を実現する、配列条件付き拡散モデルである。
💻 バイオインフォマティクス
GLOM TGITO: multiscale protein modelling and multiview landscape-guided sequence discovery
GLOM-TGITOは、グローバル・ローカルな蛍光予測とマルチビュー・ランドスケープ誘導最適化を統合することで、高活性で信頼性が高く、かつ新規なタンパク質変異体を効率的に発見するマルチスケール・タンパク質設計フレームワークであり、予測精度と構造的に安定な候補の特定における既存の手法を凌駕している。
💻 バイオインフォマティクス
NK-RCPP: a receptor-conditioned computational workflow for prioritizing neurokinin-receptor peptide candidates
NK-RCPPワークフローは、受容体適合型のオンターゲット・スコアと構造的近傍比較を統合することが、ニューロキニン受容体ペプチド候補の優先順位付けを大幅に洗練させ、オンターゲット活性のみに基づいた選択とは異なる明確なショートリストをもたらすことを示している。
💻 バイオインフォマティクス
MPFIL: Multi-Level Protein Feature Integration for Predicting Mutation-Induced Protein-Protein Binding Affinity Changes
本論文は、構造情報と配列情報を組み合わせることで、タンパク質間結合親和性における変異誘発性の変化を効果的に予測するマルチレベル特徴統合フレームワークであるMPFILを提案しており、複数のベンチマークデータセットにおいて競争力のある性能を示している。
💻 バイオインフォマティクス
Building computational benchmarks: an Omnibenchmark reimplementation of a single-cell preprocessing pipeline evaluation
本論文では、既存のベンチマークにおける不整合に対処し、より柔軟で拡張性の高い手法間の比較を容易にするために、シングルセルRNAシーケンシングの前処理パイプラインの評価を統一する、再現可能かつ標準化されたフレームワークであるOmnibenchmarkを提案する。