💻 バイオインフォマティクス
LagCI Enables Inference of Temporal Causal Relationships from Dense Multi-Omic Time Series
本研究では、高密度な多オミクス時系列データから時間的な因果関係を推論するための計算フレームワーク「LagCI」を開発し、その有効性を生理学的データおよびヒトの多オミクスデータを用いて実証し、代謝と免疫応答のタイミングを調整する分子ハブの同定に成功したことを報告しています。
💻 Category
bioinformatics
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。
💻 バイオインフォマティクス
The role of space in explaining macroecological patterns of microbial abundance
本研究は、微生物群集の個体数分布がガンマ分布に従うというマクロ生態学的パターンが、個々のパッチ内では再現されないものの、空間的に分断されたメタコミュニティにおけるパッチ間での集約によって説明可能であることを示し、観測される分布が生物学的メカニズムそのものではなく、空間的な粗視化（サンプリング）に起因する可能性を提唱しています。
💻 バイオインフォマティクス
Scaling SMILES-Based Chemical Language Models for Therapeutic Peptide Engineering
本論文では、天然アミノ酸に限定されるタンパク質モデルや化学モデルの限界を克服し、1 億以上の分子で学習された「PeptideCLM-2」という化学言語モデルの suite を提案し、治療用ペプチドの膜透過性、腫瘍ターゲティング、半減期などの開発指標予測において既存手法を上回る性能を実現したことを報告しています。
💻 バイオインフォマティクス
Agent-Guided De Novo Design of Nanobody Binders Against a Novel Cancer Target
本研究は、エピトープ特定から生成、スコアリング、実験的検証までのエージェント支援ワークフローを用いて、実験構造や既知の抗体情報なしに新規がんターゲットに対するナノボディー結合体を設計し、ナノモルからサブナノモルレベルの親和性を持つ結合体を成功裏に獲得したことを示しています。
💻 バイオインフォマティクス
Uncertainty-aware benchmarking reveals ambiguous transcripts in mRNA-lncRNA classification
本研究は、GENCODE アノテーションの安定したサブセットを用いた不確実性意識ベンチマークと拡張特徴量解析により、mRNA と lncRNA の分類におけるツール間の不一致や誤分類の要因を解明し、より頑健な分類器の開発と分類不確実性の解釈に実用的な指針を提供する新たな枠組みを提示しました。
💻 バイオインフォマティクス
PathwaySeeker: Evidence-Grounded AI Reasoning over Organism-Specific Metabolic Networks
本研究は、タンパク質および代謝物データを統合してサンプル固有の代謝グラフを再構築し、その構造に基づいて大規模言語モデルを微調整するとともに、実験的証拠に基づく仮説探索（Oracle-in-the-Loop 推論）を通じて各推論ステップを検証する AI システム「PathwaySeeker」を開発し、非モデル生物 Trametes versicolor のデータを用いて、実験的に確認された代謝経路と検証が必要な仮説を明確に区別する新たなアプローチを提案したものである。
💻 バイオインフォマティクス
Active Learning for Budget-Constrained TCR--pMHC Wet-Lab Validation
本論文は、TCR-pMHC 結合のウェットラボ検証コストを削減するため、不確実性と多様性を組み合わせた能動学習戦略「UDAL」を提案し、限られた実験予算でランダムサンプリングよりも効率的に予測モデルの精度を向上させることを実証しています。
💻 バイオインフォマティクス
FairTCR: Equity-Aware TCR--pMHC Binding Prediction\\Across HLA Alleles and Cohort Strata
本論文は、HLA アレルやコホート層におけるデータ偏りによる予測格差を解消するため、グループ分布ロバスト最適化（GDRO）フレームワーク「FairTCR」を提案し、最悪グループの性能を維持しつつ平均性能を低下させずに公平性を大幅に向上させたことを示しています。
💻 バイオインフォマティクス
Using machine learning to overcome mosquito collections missing data for malaria modeling
この論文は、ベネズエラ・ボリバル州の不完全な蚊の観測データに機械学習を適用して欠損値を補完し、その結果を気候変数と組み合わせてマラリア発生を予測するモデルを構築したところ、P. vivax の予測精度向上に成功したが P. falciparum の予測には至らなかったことを報告しています。
💻 バイオインフォマティクス
ORION: An agentic reasoning construct for the analysis of complex human immune profiling
本研究は、統計解析、機械学習、自動文献レビューを統合した多エージェント AI フレームワーク「ORION」を開発し、複雑な免疫プロファイリングデータの解釈を数ヶ月から数時間へ短縮し、新たな生物学的仮説の生成を可能にしたことを報告しています。