Uncovering Latent Structure in Gliomas Using Multi-Omics Factor Analysis
本研究では、多オミクス因子分析（MOFA）を用いてグリオーマのゲノム、エピゲノム、トランスクリプトームデータを統合的に解析し、各腫瘍型の分子プロファイルを解明するとともに、予後予測に有用な新規バイオマーカーや神経系発達に関連する転写プロファイルを見出すことで、個別化治療戦略の向上に貢献することを示しました。
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bioinformatics
1248 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。
T cell-Macrophage Interactions Potentially Influence Chemotherapeutic Response in Ovarian Cancer Patients.
この研究は、単一細胞 RNA シークエンシングにおける天然のダブルット解析を通じて、卵巣がん患者における T 細胞とマクロファージの物理的相互作用が治療反応性に影響を与えることを示し、耐性群では M2 型マクロファージが T 細胞の疲弊を誘導する一方、感受性群では M1 型マクロファージが疲弊のない T 細胞と抗原提示を介して相互作用することを明らかにした。
LLMsFold: Integrating Large Language Models and Biophysical Simulations for De Novo Drug Design
本論文は、大規模言語モデルと生物物理シミュレーションを統合し、ACVR1 や CD19 といった難治性タンパク質を標的とした新規小分子医薬品の設計と検証を可能にする計算フレームワーク「LLMsFold」を提案し、その有効性を示したものである。
Formalized scientific methodology enables rigorous AI-conducted research across domains
この論文は、研究の全プロセスを段階的プロトコルとして形式化し、言語モデルに実装することで、証拠に基づく厳密で監査可能な AI 研究を可能にし、多様な分野での有効性と、制約がない場合のリスク増大を実証したものである。
A comprehensive benchmark of discrepancies across microbial genome reference databases
本研究では、微生物ゲノム参照データベース間の不一致を体系的に評価するツール「CDGC」を開発し、ウイルスゲノムは高い整合性を示す一方、真菌ゲノムには同一性が低く技術的欠陥が疑われるアセンブリも存在することを明らかにし、参照データベースの精度向上と統合化の重要性を提言しました。
Direct pathway enrichment prediction from histopathological whole slide images and comparison with gene expression mediated models
本研究は、TCGA-BRCA データセットを用いた対照実験において、病理画像から遺伝子発現を介さずに直接経路エンリッチメントを予測するモデルが、既存の遺伝子発現予測経由のアプローチよりも優れていることを示しました。
PopGenAgent: Tool-Aware, Reproducible, Report-Oriented Workflows for Population Genomics
本論文は、パラメータ設定から可視化、レポート作成までの一貫したワークフローを提供し、テンプレート駆動の実行とプロベナンス追跡により集団遺伝学研究の再現性と効率性を大幅に向上させる「PopGenAgent」というツールを提案し、1000 ゲノムプロジェクトのデータを用いた検証を通じてその有効性を示しています。
Evolutionary profile enhancement improves protein function annotation for remote homologs
本論文は、事前学習済みタンパク質言語モデルに未注釈配列を文脈入力として組み込む「EPERep」という進化プロファイル拡張手法を提案し、特に遠縁相同性やラベル付きホモログが乏しいタンパク質の機能予測精度を大幅に向上させることを示しています。
ViroSeek: a viral detection pipeline for second-generation sequencing
本論文は、気候変動やグローバル化に伴う新興ウイルスの監視を目的として、第二世代シーケンシングデータから宿主や細菌配列を除去し、ウイルスの分類と定量を自動化する軽量かつ再現性の高いバイオインフォマティクスパイプライン「ViroSeek」を開発し、その有効性を検証したものである。
MiGenPro: A linked data workflow for phenotype-genotype prediction of microbial traits using machine learning.
この論文は、リンクトデータ技術と機械学習を統合したワークフロー「MiGenPro」を提案し、注釈付き微生物ゲノムから運動性やグラム染色などの表現型を高精度に予測する手法を確立したことを報告しています。