1197 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。
AnnotateMissense は、132,714 個の ClinVar ラベル付き変異で訓練された XGBoost モデルを用いて 9000 万を超えるミスセンス変異に対する高性能な病原性予測をベンチマークし生成するスケーラブルなフレームワークであり、多様なゲノムおよびタンパク質言語モデル特徴を統合することで卓越した精度を達成する。
著者らは、構造的新規性指数（SNI）を開発し、これは人工知能駆動型の枠組みであり、NRC 免疫受容体の予期せぬ 11 量体集合体を同定・実験的に検証することに成功し、カノン的構造を超えた非典型的タンパク質複合体を発見するためのスケーラブルな手法を実証した。
本論文は、大規模言語モデルと対比学習を活用してSARS-CoV-2スパイクタンパク質配列を特徴づける教師なしフレームワークを提案し、従来の手法と比較して新興変異の予測におけるクラスタリング性能の向上を実証する。
本論文は、構造生物学におけるデータ駆動型手法の開発を促進し、現在のデータ制限を克服するために設計された、252 の多様な実験から得られた 3700 万超の注釈付きクライオ電子顕微鏡粒子を含む大規模データセット cryoPANDA を紹介する。
本論文は、疾患訓練サンプルを必要とせずに多様な疾患を頑健に検出するために健康な血漿プロテオームプロファイルをモデル化する、完全にデータ駆動型の部分空間ワンクラス分類フレームワークを提示し、これにより高次元臨床データにおけるクラス不均衡の課題を克服する。
本論文は、LCBio による CASP16 のケーススタディを提示し、専門家の指導によるワークフローが RNA 多量体予測において競争力のある順位を達成し得る一方で、マルチヘリックス接合部や非標準的相互作用のモデリングにおける持続的な課題により、信頼性の高い局所的特徴が正確なグローバル構造へと変換されず、精度が階層的に低下する傾向が現在の手法にみられることを示している。
本論文は、超長かつ誤りを含むシーケンスリードを処理する際に既存の二次アルゴリズムと比較してメモリ消費を大幅に削減し、部分順序アライメントに対して線形空間複雑性を実現するために分割統治戦略を活用する並列かつメモリ効率的なフレームワークであるlinearPOAを紹介する。
本研究は、*Escherichia coli*および*Streptococcus pneumoniae*の遺伝子構成と配列順序に基づいて訓練された種特異的トランスフォーマーモデルであるPanBARTを導入し、それが集団構造の教師なし学習、新興系統の同定、抗生物質耐性遺伝子の取り込みの予測、および重要なゲノム監視タスクにおける遺伝子の共選択の分析において優れた能力を有することを示す。
本論文は、データ不足と循環依存という課題を克服し、高い予測有効性と望ましい構造特性を持つ標的抗菌ペプチドを成功裡に生成するために、QSAR 誘導の代理モデル重み付け微調整と交叉エントロピー最適化を統合した条件付き変分オートエンコーダー・パイプラインを提示する。
本研究は統合的システム薬理学アプローチを採用して抗リン脂質症候群の分子不均一性を特徴づけ、患者層別化と精密医療に向けた既存療法の転用を可能にする主要な薬剤化軸としてI型インターフェロンシグナリングおよび骨髄様B細胞の再プログラミングを同定した。