768 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、長鎖リードシーケンシングデータからの circRNA 検出ツール（CIRI-long、IsoCIRC、circNICK-Irs）を、生物学的多様性を反映した新規シミュレーションフレームワークを用いて包括的にベンチマークし、単一ツールの限界と複数ツールの併用やアルゴリズム改善の必要性を明らかにした。
本論文は、化学構造や副作用などの補助情報を統合した結合テンソル分解と修正 ADMM 最適化アルゴリズムを用いることで、データの不完全性や新規薬剤の予測という現実的な課題に対処しつつ、薬物併用療法と薬物相互作用を同時に高精度に予測する新しい学習枠組みを提案しています。
本研究は、TCR-pMHC 複合体の予測構造を用いた構造情報に基づくグラフニューラルネットワーク「t2pmhc」を提案し、従来の配列ベースの手法では困難だった未知のペプチドに対する結合予測の一般化性能を大幅に向上させたことを示しています。
この論文は、タンパク質の幾何学的特性と剛性を考慮した自己教師あり学習フレームワーク「RigidSSL」を提案し、分子動力学シミュレーションや摂動データを用いた事前学習により、タンパク質設計の設計可能性や新規性、およびコンフォメーションアンサンブルの予測精度を大幅に向上させることを示しています。
本論文は、推論時に解析的なバイアス関数をハミルトニアンに追加するだけで、再学習やアーキテクチャ変更なしにアミノ酸組成や正味の電荷などの特性を連続的かつ予測可能に制御できる新しいタンパク質配列生成モデル「ProtNHF」を提案するものです。
この論文は、単一細胞ゲノミクスデータにおける細胞溶解による環境汚染やライブラリ調製時のバッチ汚染を効果的に除去し、他の手法を上回る性能を示す新しいツール「CellSweep」を提案するものである。
本研究は、組換え率の染色体内変動を考慮し、固定ウィンドウサイズ法の限界を克服するために、分割・結合戦略を用いて全ゲノムアラインメント上で可変ウィンドウサイズを許容する新たな系統ゲノム解析手法を提案し、シミュレーションおよび実データ解析においてその有効性を示しました。
本論文は、深層学習を活用してヒトタンパク質中の短鎖リニアモチーフ（SLiM）を高精度に予測し、既存の手法による偽陽性を約 80% 削減するとともに、未知のモチーフの発見やタンパク質間相互作用の精密な予測を可能にする新しいツール「SLiMMine」を提案し、その Web サーバーを公開したものである。
本論文は、単一細胞データから細胞分化の連続的な軌道を再構築し、運命決定を予測するとともに、遺伝子干渉による運命の可塑性を定量化する、潜在空間熱力学モデル「LSD」を提案するものである。
本研究は、疑似アライメントや EM 法などのコアアルゴリズムを GPU 向けに再設計した RNA-seq 解析ツール「kallisto」の GPU 実装を開発し、従来のマルチスレッド CPU 版と比較して 30〜50 倍の高速化を実現し、典型的なサンプルの解析を数分ではなく数秒で完了させることを示しています。