1018 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、Python と R の異なる生態系にまたがる 60 以上の手法を統合し、LLM が自由なコード生成ではなく事前検証されたスキーマに基づいてツールを選択する「ChatSpatial」を提案することで、空間トランスクリプトミクス解析における再現性とクロスプラットフォーム対応を可能にしたことを報告しています。
本研究は、血漿中の細胞フリー RNA（cfRNA）の組織および細胞起源の推定を行うためのデコンボリューション手法を体系的にベンチマークし、手法や参照データの違いが結果に大きな影響を与えること、特に組織レベルの推定は細胞レベルの推定よりも頑健であることを明らかにしました。
本論文は、大規模な生体画像データの FAIR 化とスケーラブルな解析を実現するため、OM E-Zarr 形式に特化した処理単位を定義する「Fractal タスク仕様」と、それを活用する「Fractal プラットフォーム」の 2 つの貢献を紹介し、臨床現場での高い再現性を有する大規模細胞定量解析の成功例を示しています。
この論文は、openSNP データセットから抽出された 80 の二値表現型を用いて、機械学習・深層学習アルゴリズムと多遺伝子リスクスコアツールをベンチマークし、表現型によってそれぞれが異なる性能を発揮することを明らかにしたものである。
この論文は、Python の scverse エコシステムで普及している H5AD 形式の単一細胞トランスクリプトミクスデータを R 環境でネイティブに読み書き・変換可能にするパッケージ「anndataR」を開発し、両言語間の相互運用性を向上させたことを報告しています。
この論文は、哺乳類および霊長類の感染性を予測するための遺伝子配列データセットを大幅に拡張・標準化し、機械学習モデルの性能評価において分類タスクの難易度が宿主の分類群の広さや訓練データとテストデータの系統距離に依存することを示すとともに、異なるウイルス科間での予測が現状では困難であることを明らかにしたものである。
MiRformer は、長い mRNA 配列を効率的に処理するスライディングウィンドウ注意機構を備えた双トランスフォーマーアーキテクチャを採用し、mRNA 条件付き miRNA の生成、結合部位の特定、および相互作用予測において最先端の性能と生物学的解釈性を両立する統合生成フレームワークです。
本研究は、生物学的データに内在するノイズや変動を確率的にモデル化し、パラメータ推定、予測、実験設計を効率化するための高速かつ柔軟なオープンソースソフトウェア「Stochastic System Identification Toolkit (SSIT)」を開発し、その機能を酵母および乳がん細胞の単一細胞データを用いて実証したものである。
本論文は、単一細胞 RNA シーケンシングデータにおける細胞周期動態と細胞状態の解析精度と頑健性を大幅に向上させる統合型正弦波・区間線形オートエンコーダ「SPAE」を開発し、がん細胞周期の遷移予測や細胞周期効果の除去を可能にしたことを報告しています。
REMAG は、HyenaDNA 基盤モデルとコントラスト学習を活用して、長リードメタゲノムデータから高品質な真核生物 MAG を効率的に復元する新たなツールであり、既存の手法では困難だった真核生物ゲノムの断片化問題を解決します。