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。
この論文は、単一のアルゴリズムでは遺伝子相互作用ネットワークの活性モジュールを網羅的に特定できないことを示し、複数のアルゴリズムの出力を比較・統合する新しいフレームワーク（スペクトラルクラスタリングと貪欲導通性ベースの結合）を提案することで、隠れた遺伝子の発見や生物学的メカニズムの解明を支援する手法を開発したことを述べています。
本研究は、大規模言語モデルを用いた遺伝子ネットワーク推論において、各遺伝子対の生物学的文脈を 3 つの仮想トークンで効率的に条件付けし、既存のデータベースを超えた生物学的に意味のある相互作用の特定を可能にするパラメータ効率の高いフレームワーク「GRASP」を提案し、その汎用性とスケーラビリティを実証したものである。
本研究は、統合的なバイオインフォマティクス解析により、スタンフォードA型大動脈解離の進行に関与し、診断および治療の新たな標的となり得る運動関連バイオマーカーとしてABCA3とSCN4Bを同定したことを報告しています。
本論文では、結核菌の ESX-1 分泌系に不可欠な EccA1 酵素の C 末端 ATP 結合ポケットを標的とした仮想スクリーニング、ドッキング、および分子動力学シミュレーションを通じて、ADP や既知の阻害剤と比較して高い結合エネルギーと薬物動態特性を示す 5 つの ZINC 化合物（Z1-Z5）を新規抗ウィルランス阻害剤として同定しました。
MAJEC は、RNA-seq データから遺伝子、アイソフォーム、および転移因子（TE）のロカスを統一的かつ高精度に定量化する新しい EM フレームワークであり、既存ツールが抱える遺伝子と TE の重なりによる誤判定を大幅に低減し、より迅速な解析を実現します。
この論文は、HUGO 遺伝子命名委員会（HGNC）の階層構造情報を組み込んだ類似度カーネルを用いた階層認識型遺伝子探索プラットフォームを開発し、アセトアミノフェン誘発性肝毒性のトキシコゲノミクス解析において、従来の発現プロファイルのみの手法に比べて機能的な一貫性を 33.8 倍向上させ、毒性メカニズムの解釈可能性を大幅に高めたことを報告しています。
本論文は、26 のデータセットを用いた大規模なベンチマークを通じて、既存の単一細胞薬物応答予測モデルが細胞系では高い性能を示す一方で、組織サンプルや不均衡な条件下では性能が低下し、特に治療前の細胞固有の耐性を予測する能力に限界があることを明らかにし、より臨床的関連性の高い次世代モデルの開発の必要性を提唱しています。
この論文は、バッチレベルのラベルから細胞レベルの摂動を推論する手法「HiDDEN」を実装し、柔軟なカスタマイズとベンチマークを通じてその実用性を示した Python および R 製ツール「found」を紹介するものである。
この論文は、複雑な腫瘍内進化モデルの尤度が計算不可能な問題に対処するため、シミュレーションに基づくベイズ推論と深層学習（特に CloneMLP-NPE モデル）を用いて、単一細胞シーケンシングデータからコピー数変異の選択係数を直接推定する新しいフレームワークを提案し、その精度と不確実性の定量化において既存手法を上回る性能を実証したものである。
本論文は、グループチャット内の自然言語リクエストを Docker コンテナ内で実行可能な分析に変換し、31 のバイオメディカルツールと 95 以上のスキルを統合した「BioClaw」という人間とボットの研究協働エコシステムを提案し、共有デジタルワークスペース内での実行可能なエージェントワークフローの妥当性を立証しています。