763 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。
ExplainBind は、既存のブラックボックスモデルを多様なターゲットにおいて凌駕し、異なる機能メカニズムを持つ阻害剤と活性化剤の両方を正確に同定することに成功した、タンパク質 - リガンド結合の確率を予測し、特定の結合残基を特定し、非共有結合性の相互作用パターンを解読して創薬のためのメカニズム的洞察を提供する、新規かつ構造に依存しない AI フレームワークである。
本研究はチュニジアのデュラム小麦在来品種の統合ゲノムおよびトランスクリプトーム解析を初めて提示し、乾燥地適応は選択ホットスポットではなく主にトランス調節ストレスネットワークの再編成によって駆動されていることを明らかにするとともに、将来の育種に向けた特定の分子機構および6つの染色体標的を同定した。
TransXplorer は、生データ処理と自動バッチ補正から機能エンリッチメント、ネットワーク解析、臨床・創薬統合に至るまで、RNA-seq 解析ワークフロー全体を単一の統合環境に簡素化する、無料でログイン不要の Web プラットフォームです。
DistPCA は、メモリおよび I/O のボトルネックを克服するために MPI ベースのマルチレベル並列性を活用する最初の分散型・アウト・オブ・コア C++ フレームワークであり、単一ノードおよびマルチノードシステムにわたるテラスケールのゲノムデータセットに対して、極めてスケーラブルかつ高精度な主成分分析を可能にする。
本論文は、前立腺がんの高度なマルチモーダル AI 研究および予後分析を促進するために、高解像度のマルチスケール形態、空間的免疫細胞マップ、および臨床転帰を統合した、前立腺がんのための新規三モーダル組織学データセット「Prostate-TriMod」を紹介する。
本研究は 21,666 件の血漿 cfRNA-Seq サンプルを複数の研究にわたって体系的に評価し、技術的要因、特にプロトコルの選択とゲノム DNA 汚染が、生物学的表現型よりも転写組変異を圧倒的に支配することを示すことで、ワークフローの標準化とバイオマーカー発見の再現性向上のための証拠に基づく指針を確立した。
CatIF-RL は、活性指向の選好信号とグループ相対方策最適化を用いて、グラフベースのノイズ除去拡散逆折りたたみモデルを予測 kcat 値がより高くなるように誘導し、構造忠実性と配列適合性を維持しながら酵素の触媒活性を向上させる新たなフレームワークである。
本論文は、結果のみを評価するベンチマークの限界を克服し、推論や手法選択における重大な失敗を明らかにするため、専門家によって設計された評価基準を用いて実世界の生物医学研究タスクにおけるLLMエージェントを評価する、新たなプロセスレベルの評価フレームワークであるBiomniBenchを導入する。
本論文は、コスト効率に優れローカルで実行可能なオープンウェイトLLM（具体的にはqwen3.6:27b）が、高価なプロプライエタリモデルに代わるスケーラブルな代替手段として、日常的な生体医学データ分析タスクのオーケストレーションにおいて最先端レベルの精度を達成し得ることを実証する。
elab2ARC は、電子実験ノート eLabFTW の自由テキスト記録を FAIR 準拠のバージョン管理付き注釈付き研究コンテキスト（ARC）に変換し、日常のラボワークフローを妨げずにシームレスな共有とアーカイブを可能にする、クライアントサイドのブラウザベースのワークスペースです。