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、単一細胞遺伝子発現データから解釈可能な遺伝子プログラムを直接読み取れるよう、確率単体制約を課したトピック VAE とフロー場による後部幾何学最適化を組み合わせた「Topic-FM」を提案し、既存手法を上回るクラスタリング性能と生物学的妥当性を 56 のデータセットで実証したものである。
本研究は、237 名の長期コホートにおける血清メタボローム解析を通じて、中老年期から高齢期への移行期における認知レジリエンスと、アシルカルニチンや食事由来化合物（ピペリンなど）および薬物代謝物（メトプロロールなど）の代謝プロファイルとの関連性を明らかにし、加齢生物学における分子メカニズムの解明に寄与しました。
本研究は、機械学習を用いてがんにおけるタンパク質の検出可能性を解析し、mRNA 発現量だけでなく細胞内局在を考慮することで予測精度が向上すること、および多くの遺伝子で転写産物とタンパク質の間に構造的な不一致が存在することを明らかにしました。
本論文は、既存のタンパク質 - リガンド複合体データベースの品質と多様性のトレードオフを解決し、自動前処理パイプラインと拘束エネルギー最小化を導入することで、機械学習向けに高品質かつ多様な非共有結合相互作用データセット「CROWN」を構築したことを報告しています。
本論文は、分散化と品質のばらつきという課題を抱えるオープンソースの科学 AI エージェント生態系「OpenClaw」を体系化し、91 のプロジェクトと 2,230 のスキルを含む初のキュレーションデータセットを構築するとともに、これを基盤とした統合プラットフォーム「Claw4Science」を公開し、科学 AI エージェントの標準化と将来のベンチマーク開発の基盤を提供することを提案しています。
この論文は、ゲノム予測におけるデータ汚染の問題に対処するため、ランダムフォレストの頑健性を高めるための前処理やアルゴリズム改良などの戦略を評価し、特にデータ変換や順位に基づく手法が汚染データ下での予測精度向上に有効であることを示しています。
BulkMonSTR は、機械学習と STR 固有のエラーモデリングを組み合わせることで、バルクシーケンシングデータから高精度にモザイク変異を検出する計算フレームワークであり、老化や疾患への寄与を解明するための基盤を提供する。
本論文は、構造情報なしに配列のみからタンパク質間結合親和性を予測し、説明可能性とデータ効率性を兼ね備えた新たなフレームワークを提案し、抗体最適化や創薬において構造ベース手法を上回る性能を実証したものである。
IMMREP25 競技では、実験データが存在しない「未見」ペプチドに対する TCR:pMHC 結合予測において、構造的モデリングを取り入れた手法がランダム推測を有意に上回る精度を達成し、この分野の重要な進展を示しました。
この論文は、単細胞転写データから個々の細胞の概日位相を推定し、生物学的な脱同期と技術的ノイズを区別して定量化する確率的フレームワーク「scRitmo」を開発し、多様な組織や生物種における概日リズムの協調性を解析する手法を提示したものである。