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。
本研究は、断片化された生体医学データを標準化されたオントロジーとベクトル埋め込みを備えた大規模知識グラフに統合し、LLM のハルシネーションを抑制した自然言語検索や予測モデリングを可能にする統合フレームワーク「CROssBARv2」を提案し、その有効性を多角的に検証したものである。
本論文は、62 万 8,898 種類の天然産物からコンピューターシミュレーションを用いて大規模スクリーニングを行い、Nrf2 活性化を促進しつつ PXR や CYP2D6 への非特異的干渉を最小限に抑えた 10 件の高選択性候補化合物を同定し、酸化ストレス関連疾患に対するより安全で精密な治療薬開発の基盤を築いたことを報告しています。
この論文は、シミュレーションデータを用いて多数の精度行列推定法を包括的にベンチマークし、データ特性が性能に大きく影響し「GLassoElnetFast」が最も高精度であったものの、単一の条件での評価では不十分であることを示した。
この研究は、CRISPR スクリーニングとトランスクリプトーム解析を統合し、性差のある遺伝子発現が必ずしも性差のある遺伝子必須性（細胞生存への依存度）を決定する主要な要因ではなく、特に X 染色体において発現に依存しない直接的な性差や染色体用量効果が支配的であることを明らかにしました。
本研究は、構造や親和性に基づく評価だけでは予測できない新規タンパク質結合体の成否を、自然タンパク質から学習した生物学的シグナル（凝集性、PTM サイト密度、トポロジーなど）を用いた多層的かつ文脈依存型の分析によって特定し、合成前の候補選別におけるヒット率を大幅に向上させることを示しています。
遺伝的摂動に対する細胞応答を予測する新たな軽量条件付き変分オートエンコーダー「DeSCOPE」を開発し、未知の遺伝子や細胞タイプ、さらには多遺伝子組み合わせ摂動に対する高い汎用性と精度を実証することで、遺伝子制御ネットワークの解明や治療標的の設計を支援する汎用的なマルチモーダル仮想細胞モデルを提案した。
空間オミクスデータにおける細胞の共局在パターンを複数の条件間で比較・解析するための新しいフレームワーク「spatialFDA」が開発され、シミュレーションおよび実データ（1 型糖尿病）を用いた検証によりその有効性が示されました。
本論文では、抗体の自己会合を予測するために配列と構造情報を融合した深層学習モデルと解釈可能な物理化学的モデルを開発し、これらが CSI-BLI assay を用いた早期開発性スクリーニングにおいて、高粘度や体内クリアランスの予測に有効であることを示しました。
この論文は、深層半パラメトリック回帰に基づく「deepHTL」という分析枠組みを開発し、大規模な肺移植レジストリデータを用いて、患者の特性に応じた片肺移植と両肺移植の因果効果の異質性を統計的に検証・推定することで、臓器配分における患者選択の科学的根拠を提供するものである。
本論文は、若年成人を対象とした実験により、アクティブトラスト（ActTrust）デバイスが間接熱量測定法に基づく代謝当量（METs）と高い相関を示し、身体活動強度の分類やエネルギー消費量の推定において、既存のアクチグラフ（ActiGraph）と同等に有効な低コストなツールであることを実証したものである。