1242 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、深層学習フレームワーク「DEPICT」を用いて、薬物刺激前の遺伝子発現データから条件に一致した薬物誘発転写応答を高精度に予測し、これにより非小細胞肺癌における創薬候補の選別や薬物併用療法の発見を可能にしたことを報告しています。
この論文は、タンパク質言語モデルと対照学習を組み合わせ、配列情報のみで単一変異がタンパク質相互作用に及ぼす影響を高精度に予測する新しい手法「eSIG-Net」を提案し、既存の手法を上回る性能を実証したものである。
本論文は、高次元性やスパース性といった単一細胞 RNA シーケンシングデータの課題に対処するため、トランスフォーマーとグラフ対照学習を統合し、既存手法を上回る精度と計算効率で細胞クラスタリングを実現する新しいフレームワーク「scTGCL」を提案するものである。
本論文は、パンゲノムグラフの普遍的特性である先端または切断点を含む双方向グラフを線形時間で有向グラフに変換する新たなアルゴリズムを開発し、これにより従来 quadratic だったウルトラバブルの計算を線形時間で可能にし、vg や BubbleGun に比べて最大 200 倍以上の高速化を実現したことを報告しています。
本論文は、タンパク質のトポロジーと幾何学を分離する粗粒度二次構造要素表現を用いた「コンフォメーションスキャン」という高スループット手法を開発し、PDB 内の同一トポロジーを有しながら大規模な立体構造変化を示すタンパク質対を体系的に同定することで、静的構造データと機能的な動的変化のギャップを埋め、データ駆動型タンパク質設計の検証基盤を提供するものである。
この論文は、希少コドンの予測を大幅に改善し、タンパク質の適応度と機能への影響を解明するために、アミノ酸配列からコドン配列を予測するトランスフォーマーモデルを開発したことを報告しています。
本研究では、高い配列相同性による定量の難しさを克服し、種を超えて転移性遺伝子要素（TE）のロカス特異的発現を高精度に定量化する新しい計算フレームワーク「LATTE」を開発し、ヒト、牛、ニワトリのデータを用いた解析を通じて、TE が宿主遺伝子とは独立した調節機構を持ち、複雑な形質の遺伝的基盤において重要な役割を果たしていることを実証しました。
この論文は、複数の個人（特に一家族）のデータを統合的にベイズ推論で解析する手法を開発し、アレル不均衡の検出精度向上と遺伝様式の特定を可能にすることで、稀な変異が表現型に与える影響の解明を促進することを示しています。
本論文は、近似スペクトルグラフ畳み込みと変分ベイズガウス混合モデルを統合した「GraphBG」というフレームワークを提案し、大規模かつ多スライス・多モーダルの空間トランスクリプトミクスデータに対して、既存手法を上回る精度とスケーラビリティで生物学的に意味のある空間ドメインを高速に検出することを示しています。
本論文は、造血幹細胞移植における 9 遺伝子座 HLA 型推定と最大 3 遺伝子座の不一致を含むドナー検索をリアルタイムで可能にする、拡張版アルゴリズム「GRIMM-II」の開発とその高精度・高速性を検証したものである。