💻 Category

bioinformatics

1012 papers

Bio-informatica is de fascinerende brug tussen biologie en datawetenschap. In dit veld helpen onderzoekers computers om enorme hoeveelheden biologische informatie te ontcijferen, van het decoderen van ons DNA tot het begrijpen hoe virussen muteren. Het is de motor achter veel moderne doorbraken in de gezondheidszorg en de ecologie, waarbij complexe patronen in levende systemen worden vertaald naar bruikbare inzichten.

Op Gist.Science maken we de nieuwste ontdekkingen in dit vakgebied toegankelijk voor iedereen. Wij verwerken elke nieuwe preprint die wordt gepubliceerd op bioRxiv, de belangrijkste bron voor nog niet-peer-reviewed onderzoek in de levenswetenschappen. Voor elk document bieden we zowel een duidelijke, alledaagse uitleg als een gedetailleerde technische samenvatting, zodat u snel de kern begrijpt zonder vast te lopen in jargon.

Hieronder vindt u de meest recente bijdragen uit de wereld van bio-informatica, zorgvuldig samengevat voor u.

💻 bioinformatics

AnnoAudit: a marker-based protocol for auditing single-cell atlas annotations reveals systematic, state-dependent annotation failure in a widely used traumatic brain injury resource

Dit artikel introduceert AnnoAudit, een op markers gebaseerd protocol dat systematische annotatiefouten blootlegt in veelgebruikte single-cell atlassets, zoals de CEREBRI traumatische hersenletsel-resource, waar de meerderheid van de cellen gelabeld als glutamaterge neuronen eigenlijk niet-neuronale cellen zijn, wat leidt tot significante biologische artefacten die worden gecorrigeerd bij herannotatie.

Zhang L, Yan Q, Rao H, Li M, Qian X, Zhang Y, Gao R2026-09-08✓ Author reviewed ⓘ
💻 bioinformatics

End-to-end plaque counting and virus titration from laboratory plate images with deep learning

Dit artikel introduceert Titra, een end-to-end deep learning-workflow die het volledige proces van virustitratie automatiseert—van weldetectie en plaque-segmentatie tot de schatting van PFU/ml—en een sterke overeenstemming vertoont met handmatige annotaties over diverse virale soorten en plaatformaten heen.

Moris, E., Costable, A., Rey, S., Ferreiro, I., Hurtado, J., Villagran, M., Luciano, L. L., Vazquez, A. E., Ramos, J., M (…)2026-09-08
💻 bioinformatics

How do Co-Folding Models Organize Structural Information?

Dit artikel ontleedt het Boltz-1 co-folding model om te onthullen dat structurele informatie is georganiseerd over drie afzonderlijke stromen — single, intra-chain en inter-chain representaties — die een Mix-Compress-Refine traject volgen, waarbij de intra-chain geometrie grotendeels is vooraf geconditioneerd terwijl de inter-chain arrangementen progressief worden geconstrueerd en verzoend door de diffusiemodule.

Park, M., Kim, S., Moon, S., Kim, H., Jeon, G., Kim, W. Y.2026-09-08
💻 bioinformatics

Keloid transcriptomics reveal heterogeneity in fibroblast subtype enrichment, gene expression, and immune cell responses

Deze studie maakt gebruik van bulk RNA-Seq-analyse van keloïd en gematchte normale huidweefsels om aan te tonen dat het rekening houden met celtypeheterogeniteit onderscheidende verschillen onthult in de verrijking van fibroblasten en immuuncellen, hun specifieke interacties en de belangrijkste genexpressiesignaturen die ten grondslag liggen aan de keloïdziekte.

Panzer, J. J., Pan, M., Nair, M., Loveless, I. M., Adrianto, I., Huang, L., Chitale, D., Francescone, R., Vendramini-Cos (…)2026-09-07
💻 bioinformatics

PharmCast: rapid generation of three-dimensional pharmacophore fingerprints from two-dimensional structure without conformer generation

PharmCast is een feedforward neuraal netwerk dat snel en nauwkeurig 3D-farmacofoor vingerafdrukken voorspelt direct vanuit 2D SMILES-strings zonder confoormgeneratie, wat efficiënte virtuele screening en scaffold hopping mogelijk maakt tegen een fractie van de computationele kosten van traditionele methoden.

Muskal, S. M., McGregor, M. J.2026-09-07
💻 bioinformatics

Trustworthy ML/AI for Aging Clocks: Preventing Systematic Prediction Bias in Biological Age Estimation

Dit artikel identificeert en adresseert de kritieke kwestie van systematische voorspellingsbias in op machine learning gebaseerde verouderingsklokken, die downstream associatieanalyses kunnen verstoren, door een geoptimaliseerd raamwerk met beperkingen voor te stellen om een geldige biologische leeftijdschatting en inferentie te waarborgen.

Lee, H., Ye, Z., Yang, Y., Pan, Y., Maron, B., Wang, Z., Kochunov, P., Thompson, P., Hong, L. E., MA, T., Chen, C., Chen (…)2026-09-06
💻 bioinformatics

RevPert: predicting candidate drivers of transcriptomic state transitions via gallery-native reverse perturbation

RevPert is een gallery-native reverse perturbatie model dat prioriteit geeft aan kandidaat genetische drijvers van transcriptomische staatsovergangen door een gesigneerde Pearson-connectiviteit te combineren met een geleerd residu, waarbij het een superieure prestatie demonstreert bij het herstellen van uitgesloten interventies en het identificeren van ziekte-relevante ankers vergeleken met bestaande baselines.

Liang, S., Yang, C., Wang, J., Li, y.2026-09-06
💻 bioinformatics

Coarse composition suffices: tabular in-context learning for multi-activity antimicrobial peptide profiling

Dit artikel toont aan dat een eenvoudige, enkel op sequenties gebaseerde pipeline die 330 interpreteerbare descriptoren combineert met het TabPFN-fundamentiemodel, complexe, op structuur geconditioneerde deep learning-benaderingen overtreft bij multi-label antimicrobiële peptideprofilering op de ESCAPE-benchmark, waarbij een state-of-the-art nauwkeurigheid wordt bereikt zonder de noodzaak van gradiëntgebaseerde training of structurele data.

Pal, A., Kumar, R., Solanki, D., Pareek, P., Singh, J., Singla, J.2026-09-06