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。
scVIP は、生成モデルと細胞タイプを考慮したマルチインスタンス学習を統合して単一細胞トランスクリプトームから個人レベルの埋め込みを学習するフレームワークであり、発達年齢や疾患進行の予測、異なる表現型定義を持つデータセットの統合、および神経変性疾患に関連する細胞集団や転写プログラムの特定を可能にします。
REMEDI4ALL コンソーシアムが開発したヒューマン・イン・ザ・ループ型の階層的多エージェント AI システム「RepurAgent」は、仮説生成から実験設計、データ分析、候補化合物の選定に至るまで、創薬リポジショニングの全ライフサイクルを支援し、急性骨髄性白血病や COVID-19、多発性スルファターゼ欠損症の事例において高い精度と効率を実証した。
この論文は、タンパク質表面の幾何学情報を骨格構造と統合してモデル化する「Surleton」という逆フォールディングフレームワークを提案し、特に表面に露出したアミノ酸残基の予測精度を向上させることで、タンパク質逆フォールディングの性能を高めることを示しています。
本論文は、系統解析を用いてトキソプラズマの緩慢期（ブラディゾイト）分化に関与するタンパク質を同定し、この過程が高度に保存された経路と、胞子形成寄生虫に特異的な新規経路の両方によって制御されていることを明らかにした。
本研究は、単細胞レベルのヒドロキシメチル化とメチル化の同時計測技術を活用し、DNA メチル化動態を初めて記述する決定論的モデル「HMCVelo」を提案し、従来の RNA ベロシティ法を上回る精度で細胞軌跡を推定可能にしたことを報告しています。
この論文は、変分オートエンコーダー「MetVAE」を用いて、標的化されていないメタボロミクスデータから相関に基づく分子ネットワークを構築する計算手法を提案し、高脂肪食マウスモデルにおけるリポトキシック代謝産物の生成経路の解明に成功したことを報告しています。
本研究は、受容体ごとの結合スコアを明示的な目的関数として多目的最適化問題に組み込んだクローズドループ型計算フレームワークを開発し、CXCR4 と NRP1 に対して選択的な相互作用プロファイルを持つ細胞透過ペプチドの設計を成功させたことを示しています。
scSketch は、単細胞データにおける低次元埋め込み空間上でユーザーがインタラクティブに軌跡を描画し、オンライン偽発見率制御を用いて統計的妥当性を保ちながら遺伝子相関と Reactome 経路に基づく生物学的解釈を可能にする新しいツールである。
ProNA3D は、実験構造および AI 予測モデルを含むタンパク質 - 核酸複合体の界面を距離ベースで統合的に分析・可視化し、機能的洞察や Cryo-EM 密度マップとの統合解析を可能にする新しいツールです。
この論文は、ネットワークベースの解析を用いて炎症性腸疾患（IBD）における腸内細菌叢の機能組織が、機能容量の喪失ではなく、分散型から断片化され脆弱なネットワーク構造への大規模な再編成によって駆動されていることを明らかにし、従来の分類学的アプローチを超えたシステムレベルの理解の重要性を提唱しています。