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

HighFold-Lasso: Topology-Guided Prediction of Lasso Peptide Structures Using AlphaFold3

HighFold-Lassoは、カスタム共有結合接続性とスキャフォールド誘導型適応初期化を統合することで、4つの全ラッソペプチド・クラスの複雑な機械的インターロック構造の予測において100%の成功率を達成し、汎用モデルを精度と信頼性の両面で大幅に上回る、新しい計算フレームワークである。

Sen, C., Zhang, C., Yang, H., Ge, Y., Hou, H., Zhu, N., Li, C., Mo, J., Wu, Y., Guo, J., GUO, J., Duan, H.2026-10-16
💻 バイオインフォマティクス

Biopsy-aware phylogenetic reconstruction from longitudinal single-cell copy number profiles

本論文は、時系列の単一細胞コピー数プロファイルから癌の系統樹を再構成するための手法であるCancer Tree Biopsy Framework(CTBF)を導入するものであり、これはサンプリングの順序を明示的に考慮し、観測されたプロファイルとその祖先状態を区別することで、既存のプール型またはトポロジーのみの手法と比較して、優れた正確性とゲノムスケールでの実現可能性を実証している。

Paszek, J., Mykowiecka, A., Gogolewski, K.2026-10-16
💻 バイオインフォマティクス

Efficient and precise discovery of LTR-retrotransposon families using HiRepEat

本論文は、TACOリピート圧縮器とSALSA座標マッピングシステムを、適応させたウェーブフロントアライメントアルゴリズムと組み合わせることで、多様な脊椎動物およびショウジョウバエのゲノムにおけるLTRレトロトランスポゾン・ファミリーを精密に特定、クラスター化、および解析する、高速かつメモリ効率の高い計算フレームワークであるHiRepEatを紹介する。

Maheshwari, A., Myers, E., Sierra, P., Vertebrate Genomes Project Consortium Phase I,, Lawniczak, M., Durbin, R.2026-10-16
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Capturing domain-level detail of molecular interactions in the IMEx Consortium binding domain data set

本論文は、インターフェース予測手法のベンチマークおよび疾患関連変異のメカニズム的根拠を解明するためのゴールドスタンダードとして機能する、UniProtKB配列にマッピングされた実験的に導出されたタンパク質相互作用領域の手作業による大規模なキュレーション・コレクションである、IMEx結合ドメインデータセットを紹介するものである。

Pinto, A., Lo Surdo, P., Medina Reyes, J. J., Bergogne, L., Padilla Franzotti, C., Iannuccelli, M., Panni, S., Panneerse (…)2026-10-16
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PatientPheX: A Full-Text Biomedical Corpus for Patient-Specific Phenotype Information Extraction

本論文は、希少疾患研究を促進し、患者中心の情報抽出手法の開発を支援するために設計された、患者固有の表現型エンティティとその関連性に関する詳細なアノテーションを含む200件の症例報告からなる新しい全文形式の生物医学コーパスであるPatientPheXを紹介するものである。

Zhu, X., Luo, L., Wang, Z., Huang, C., Li, Y., Zhong, Y., Lv, T., Li, J., Liu, C., Tian, F., Sun, Y., Wang, J., Lin, H.2026-10-15
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Multimodal phenotyping reveals plant-food-related dietary information in serum Raman spectra of community-dwelling Japanese adults

本研究は、地域在住の日本人成人において、習慣的な植物性食品に関連する食事情報は単一の生物学的状態によって捉えられるのではなく、相補的な表現型レイヤー全体に分布する追跡可能な次元として表されること、そして血清ラマン分光スペクトルが、臨床データやメタボロミクス・データを補完する形で、ベータカロテンのような特定の食事変数に関する独自の予測的知見を提供することを実証している。

Hiraga, K., Miyamoto, T., Nishino, T., Yoon, J., Shibuya, K., Ye, X., Shi, T., Liu, W., Suzuki, H., Isoda, H., Sakurai (…)2026-10-15
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2,234 attempts to harmonize a multi-platform B-cell lymphoma bulk transcriptomic dataset: ComBat is superior by cross-batch prediction quality

マルチプラットフォームのB細胞リンパ腫データセットにおける87個の直交指標を用いて2,234通りのハーモナイゼーション手法を評価した結果、本研究は、最適な手法は選択された指標のクラスに強く依存すること、そしてComBatが特にクロスバッチ予測の品質において優れている一方で、他の手法は生物学的完全性の保持に失敗することを実証している。

Nikitin, D., Arakelyan, A.2026-10-15
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NoiTox: A Machine Learning Strategy for Peptide Toxicity Prediction Reveals Label Noise in Benchmark Datasets

本論文は、物理化学的記述子、タンパク質言語モデルの埋め込み、およびグラフニューラルネットワークを統合することで、ベンチマークデータセットにおけるラベルノイズを明らかにし分析しつつ、最先端の性能でペプチド毒性を予測するマルチモデル機械学習戦略であるNoiToxを導入するものである。

Almeida, G. O., Albuquerque, M. C., Silva, B. M., Silva, O. A. B., Ferreira, R. S., Meira, W., Pires, D. V., Prata, W. M (…)2026-10-15
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A Benchmark of Unsupervised Circadian Phase Inference Methods for Bulk Transcriptomic Data

本研究は、10種類の教師なし概日位相推定手法を25のデータセットにわたって系統的にベンチマークし、平均誤差が最も低いCHIRALをトップの性能を持つ手法として特定するとともに、手法の精度はデータセットの特性によって変化すること、および上位の手法はサンプル採取時刻が不明な場合でもリズム遺伝子のパターンを効果的に復元できることを示した。

Purohit, S., Grant, G. R., Brooks, T. G.2026-10-15
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DIPLER: rapid k-mer-based locus identification

本論文は、グループ特異的なk-mer同定と標的を絞ったPacBio de novoアセンブリを組み合わせることで、低シーケンスカバレッジにおいても真核生物ゲノムにおける構造的に複雑で分岐したアレルを解明およびアセンブルすることに成功した、迅速かつリファレンスに依存しない2段階の手法であるDiplerを紹介するものである。

Kivirüüt, K. R., Kaplinski, L., Salumets, A., Puurand, T.2026-10-15