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。
本論文は、メタアンサンブル QSAR、構造ベースドッキング、ESM-1b によるハイブリッド相互作用重み付け、および分子動力学シミュレーションを統合した堅牢な計算フレームワークを開発し、アルツハイマー病治療標的である BACE1 に対して BBB 透過性と安定な結合特性を兼ね備えた新規リード化合物を特定したことを報告しています。
本論文は、実験データ、文献、構造類似性を統合する多面的証拠統合フレームワークに基づき、低信頼性のノイズを大幅に排除して伝統中国医学の多成分・多標的メカニズムを解明するための高信頼性デジタル基盤「TCMCard」を提案し、対話型可視化プラットフォームを通じて方剤の相乗作用に関する洞察を提供するものである。
本論文は、植物の DNA メタバーコーディングに不可欠な trnL 参照配列データベースの生成と評価を目的として、OBITools3/ecoPCR、RESCRIPt、MetaCurator の 3 つのツールを比較し、各 trnL 領域（CD、CH、GH）における分類性能を評価した結果、ツールや領域によって最適な選択が異なることを示し、高品質なデータベースと解析ワークフローを公開したものである。
本研究では、深層学習を用いて免疫ペプチドミクスデータから直接 HLA タイピングを可能にする新しい予測ツール「Immunotype」を開発し、多様な組織においてタンパク質レベルで 87.2% の精度を達成したことを報告しています。
本論文は、複数の実験プラットフォームにわたるシステマティックなベンチマークを通じて、scAR や CellClear が人工的なカウントを生成してカウント行列の整合性を損なう重大な欠陥を持つ一方、CellBender や SoupX が信頼性の高い結果を示すことを明らかにし、環境 RNA 除去ツールの選定において除去感度だけでなくカウント行列の整合性を重視すべきであると結論付けています。
この論文は、複雑な実験デザインを持つ質量分析イメージング研究において、信号処理や関心領域の選択、統計モデルの適切な活用を含むオープンソースの差分分析ワークフローを提案し、ヒトの骨関節炎サンプルとシミュレーションデータを用いてその有効性を検証したものである。
この論文は、空間 PCA のカーネル重み付けと基底関数係数空間における解法という 2 つの拡張を導入し、空間的および機能的な手法を統一的な枠組みで統合した対照主成分分析（cPCA）の新たな応用を、がんやワクチン接種への免疫反応に関するゲノムデータの分析例を通じて示しています。
この論文は、参照データベースに依存せず、2,597 件のシーケンスデータで訓練された深層学習モデル「DIANA」を開発し、未知の分類群を含む古代メタゲノムサンプルの宿主や試料種などのメタデータを高精度に予測・検証可能にしたことを報告しています。
本研究は、ウイルス標的ヒトタンパク質の相互作用界面において、正の選択がクラスター化し負の選択が広範囲に分散するという空間的な選択圧の多様性を解明し、特に宿主内パートナーとウイルスの両方に結合する「ミミック標的」界面が適応進化の焦点となっていることを示しています。
本論文は、単一細胞転写データから細胞周期や概日リズムなどの生物学的サイクルを細胞文脈に依存する周期的多様体としてモデル化し、細胞のアイデンティティとサイクルの相互作用を解明する汎用的かつ解釈可能なアルゴリズム「CoPhaser」を提案するものである。