1180 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。
OmniRE-seqは、バルクRE-seqとシングルセルscRE-seqを統合することで、多様な疾患コンテキストや治療介入におけるRNA編集ダイナミクスを定量化、解析、および注釈付けするための、標準化されたマルチレゾリューション・ツールキットを提供するデュアルメソッド・フレームワークである。
CDSeq2は、リファレンス情報を活用したデコンボリューションと回復可能性に基づいた優先順位付けを統合することで、バルクRNA-seqデータから個体レベルの細胞型特異的発現を正確に推定し、それによって細胞型特異的なeQTLマッピングなどの下流解析の精度を高めるベイズフレームワークである。
Varformerは、正ラベル・未ラベル学習（positive-unlabeled learning）とクロスモーダル・アテンションを活用して変異および遺伝子レベルの特徴量を統合することで、多様な遺伝的背景を持つグループにおける創薬ターゲットと病原性変異の両方の優先順位付けにおいて最先端の性能を達成する、新しいマルチモーダル・トランスフォーマー・モデルである。
本研究は、言語モデルの埋め込みではなく、設計されたB細胞受容体特徴量と遺伝子発現データを統合することが、細胞型の関係性を維持しつつ、堅牢なB細胞のサブ構造を明らかにする一方で、相補的な生物学的情報を効果的に捉えることを実証している。
本論文は、汎用AIが公開された分子データセットから検証可能な仮説を生成・調査することによって、いかに実験生物学を拡張できるかを示すとともに、再現可能なデータのパターンの特定と、確認された実験的または治療的効果の確立との間にある決定的な違いを強調するものである。
Poseは、タンパク質、核酸、および低分子構造を構築・操作するための、統一されたカイラリティ認識型のフレームワークを提供し、OpenMM、PyRosetta、AutoDock Vinaといった確立されたツールに匹敵する性能で、複数の力場やスコアリング関数を正確に実装する、軽量かつ純粋なNumPyベースのPythonライブラリです。
本研究は、ムンバイのアラビア海沿岸域をモデルとして用いることで、急速な都市化がいかにして、新規のプラスミド媒介性ムピロシン耐性を含む多様なプラスミド媒介性薬剤耐性遺伝子の蓄積を促進し、世界のAMR（薬剤耐性）拡散のための重大なリザーバーを創出しているかを実証するものである。
国立老化研究所（NIA）の介入試験プログラムによる18年間のデータを分析することにより、本研究は、自然な寿命の変動と実験的な異常を区別するための標準化された予測区間フレームワークを確立し、そのような変動を考慮に入れることで介入結果の統計的有意性が変化し得ることを明らかにしている。
本論文は、進化的な文脈と3次元幾何学的文脈を統合することで、タンパク質間相互作用インターフェースを正確に特定するためにESM3アーキテクチャを活用するマルチモーダル深層学習モデルであるESM3-PPISitesを紹介し、既存の手法を凌駕し、下流の分子ドッキングシミュレーションの効率と精度を大幅に向上させるものである。
LoCoFlowは、局所的なポイントクラウドの幾何学的構造と条件付き運命不確実性を統合することで、単一細胞の運命推論と軌跡再構成を強化し、既存の手法を輸送精度および摂動応答予測において凌駕する新しいフローマッチングフレームワークである。