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。

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NanoHIVSeq: A Long-Read Bioinformatics Pipeline for High-Throughput Processing of HIV Env Sequences

本論文は、UMI(ユニーク分子識別子)を不要とし、Oxford Nanopore 技術の長リードデータから HIV-1 環境遺伝子の機能的な変異を高精度に復元する新規バイオインフォマティクスパイプライン「NanoHIVSeq」を開発し、その高い再現性と精度を実証したものである。

Sheng, Z., Xiao, Q., Qiao, Y., Lu, H., McWhirter, J., Sagar, M., Wu, X.2026-02-19
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Benchmarking Large Language Models for Predicting Therapeutic Antisense Oligonucleotide Efficacy

本論文は、SMILES 表現や DNA 配列を用いたファインチューニングおよびプロンプトエンジニアリングを通じて、LLM が抗 sense オリゴヌクレオチド(ASO)の治療効果を予測する能力をベンチマークし、DNA 配列とターゲット遺伝子情報を組み合わせた少量ショット学習が GPT-3.5-Turbo などで高い予測精度(R²約 0.63)を達成したことを示しています。

Wei, Z., Griesmer, S., Sundar, A.2026-02-19
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ModCRElib: A standalone package to model cis-regulatory elements.

本論文は、転写因子とDNAの相互作用や高次調節複合体の構造をモデル化し、結合親和性や結合部位を予測するためのスタンドアロンパッケージ「ModCRElib」の機能と、その5つの具体的な応用例を紹介するものである。

Gohl, P., Fornes, O., Bota, P. M., Messeguer, A., Bonet, J., Molina-Fernandez, R., Planas-Iglesias, J., Hernandez, A. C. (…)2026-02-19
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Comparative Biology at Single-Cell Resolution: Rigorous Matching of Atlases for Cross-Species Analysis

本研究は、マウス、ウサギ、マカクなどの種間比較において、発生過程の分子類似性のボトルネックや保存された発現プログラムを特定し、またモデル生物から標的生物への遺伝子発現予測を可能にする新しい計算手法「RIMA」を提案しています。

Jacques, M.-A., Gottgens, B., Marioni, J. C.2026-02-19
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Circumventing the synthesizability problem in generative molecular design

この論文は、生成モデルが設計した分子の合成可能性の問題を解決するため、構造ベース創薬モデルと化学的類似性検索を組み合わせる「モデル誘導型バーチャルスクリーニング(MGVS)」パイプラインを提案し、既存の超大型化合物データベースから合成可能な類似体を効率的に同定することで、従来のバーチャルスクリーニングを最大 25 倍上回る性能を示すことを実証しています。

Weller, J. A., Li, J., Jiang, Y., Rohs, R.2026-02-19
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UnivAIRRse: A Unified Framework for Organizing and Comparing Adaptive Immune Receptor Repertoire Simulators

本論文は、適応免疫受容体レパートリーシミュレータを5つの操作レベルで統一的に整理・比較するフレームワーク「UnivAIRRse」を提案し、既存ツールの限界を指摘するとともに、再現性が高く臨床応用可能な次世代の免疫モデリングの基盤を確立することを目的としています。

Abdollahi, N., Kaveh, S., Shayesteh, S., Mommahed, S., Alemzadeh, Y., Zarrin, R., Chaker Hosseini Zavareh, F., Esmaeili (…)2026-02-19
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On why and how to encode probability distributions on graph representations of omics data: enhancing predictive tasks and knowledge discovery

オミクスデータのグラフ表現に構造化された統計分布を統合する新たなフレームワークを提案し、がんの予後予測における競合的な性能の維持と、臨床結果に関連する生物学的な調節モジュールの同定による解釈性の向上を実現しました。

Goncalves, D. M., Patricio, A., Costa, R. S., Henriques, R.2026-02-19
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Drug Repurposing: A Potential Therapeutic Strategy for the Treatment of Chikugunya Virus

本論文は、分子動力学シミュレーションを用いた薬剤転用研究により、チクングニアウイルスの複製に不可欠な非構造タンパク質 nsP2 の活性部位を阻害し、ウイルス複製を妨げる有望な候補としてインディナビルを特定したことを報告しています。

Zondi, S., Mtambo, S., Buthelezi, N., Shunmugam, L., Magwenyane, A., Kumalo, H. M.2026-02-19
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BioGraphX: Bridging the Sequence-Structure Gap via PhysicochemicalGraph Encoding for Interpretable Subcellular Localization Prediction

本研究は、3 次元構造決定を不要とし、生化学的ルールに基づく 158 個の解釈可能な特徴量と ESM-2 埋め込みを組み合わせた「BioGraphX」を提案し、高精度かつ解釈性のあるタンパク質の細胞内局在予測を実現するとともに、パラメータ数を最小化してグリーン AI を促進するものである。

Saeed, A., Abbas, W.2026-02-18