1199 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、生成拡散モデルと分子動力学シミュレーションを用いて、Streptococcus pyogenes Cas9 の PI/RuvC 界面に高親和性で結合する VHH ナノボディを計算機設計し、その構造安定性と二価ハブ戦略による CRISPR-Cas9 機能増強の可能性を原子レベルで検証したことを報告しています。
本研究は、軟骨再生を目的とした BMPR1A 結合ペプチドの設計において、RFdiffusion、BindCraft、PepMLM、RFpeptides の 4 種類の生成 AI ツールをベンチマークし、AlphaFold 3 や物理ベースのスコアリングを用いた多段階評価により、PepMLM 由来の候補ペプチドが最も有望であることを示すとともに、AI 駆動型のペプチド設計のための再現可能な計算フレームワークを確立したものである。
CBIcall は、YAML 設定ファイルによる統制と実行駆動型の検証機能を通じて、多様な計算環境やワークフローバックエンドにまたがって大規模なコホート研究におけるバリアント呼び出しパイプラインの再現性と一貫性を保証するオープンソースのフレームワークです。
この論文は、AlphaFold 3 の予測プロセスに脂質分子を共折りたたみさせる「CoMPLip」という手法を導入することで、膜環境を明示的に考慮し、膜タンパク質の構造予測精度を大幅に向上させることを提案しています。
この論文は、バルク転写データから細胞構成、細胞種特異的遺伝子調節、および背景寄与を推定するための包括的な Python パッケージおよび GUI ツール「Deconomix」を開発し、TCGA の乳がんデータを用いたケーススタディを通じてその有効性を示したものである。
従来の構造生物学に基づく創薬アプローチの限界を克服するため、非共有結合の相互作用原理を学習する機械学習モデルを開発し、既知の化学空間を超えた新規化合物と受容体間の相互作用を予測する普遍的な枠組みを提案した。
本論文は、レバレッジスコアに基づく重要度サンプリングと疎な空間正則化を組み合わせることで、標準的なノートパソコンで数百万ビン規模の Visium HD データを秒単位で処理し、従来の解像度低下による細胞共局在の誤った解釈を防ぎつつ、高解像度空間オミクスデータから新たな細胞ニッチを同定することを可能にする「FlashDeconv」という手法を提案しています。
本研究は、ドングリトラップによるデング熱などの媒介蚊（アエデス属）の卵の自動計測を可能にするスマートフォン向け AI ツール「Col-Ovo」を開発し、従来の手作業に比べて処理時間を大幅に短縮しながら高い精度を達成したことを報告しています。
PACMON は、大規模な摂動スクリーニングから得られるマルチオミクスデータを、既知の生物学的経路と整合する潜在因子モデルを用いて統合・解釈し、摂動が経路プログラムに与える影響をスケーラブルかつ解釈可能に推定する新しいベイズ推論フレームワークである。
TCRseek は、BLOSUM62 に基づくマルチスケール k-mer 埋め込みと FAISS による近似最近傍検索、そして厳密なアライメントによる再ランク付けを組み合わせる 2 段階フレームワークにより、大規模な TCR レパートリーデータに対して、既存手法を凌ぐスケーラビリティと高い検索精度を実現する手法を提案しています。