💻 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

Hierarchical Breakdown of RNA Structure Prediction in CASP16: From Reliable Local Features to Speculative Multimer Assembly

Dit artikel presenteert een CASP16-case study van LCBio die aantoont dat, hoewel door experts geleide workflows concurrerende rankings kunnen behalen bij de voorspelling van RNA-multimeren, de huidige methoden een hiërarchische afname in nauwkeurigheid vertonen waarbij betrouwbare lokale kenmerken niet vertalen naar precieze globale architecturen als gevolg van aanhoudende uitdagingen bij het modelleren van multi-helixverbindingen en niet-canonieke interacties.

Nithin, C., Pilla, S. P., Kmiecik, S.2026-04-30
💻 bioinformatics

linearPOA: A parallel, memory-efficient framework for Partial Order Alignment with linear space complexity

Dit artikel introduceert linearPOA, een parallel en geheugenefficiënt raamwerk dat een verdeel-en-heers-strategie gebruikt om lineaire ruimtelijke complexiteit te bereiken voor Partial Order Alignment, waardoor het geheugengebruik aanzienlijk wordt gereduceerd in vergelijking met bestaande kwadratische algoritmen bij het verwerken van ultralange, foutgevoelige sequencing-lezen.

Wei, Y., Huang, Z., Zhang, P., Tian, Q., Li, Y., Zou, Q., Yu, L.2026-04-30
💻 bioinformatics

Species-specific transformer models of bacterial gene order and content for genomic surveillance tasks

Deze studie introduceert PanBART, een soortspecifiek transformer-model getraind op het gengehalte en de genvolgorde van *Escherichia coli* en *Streptococcus pneumoniae*, dat zijn superieure vermogen demonstreert om populatiestructuren onbewaakt te leren, opkomende lijnen te identificeren, de opname van antibioticaresistentiegenen te voorspellen en gen-coselectie te analyseren voor kritieke taken in genomisch toezicht.

Horsfield, S. T., Wiatrak, M., McInerney, J. O., Bentley, S. D., Colijn, C., Lees, J. A.2026-04-30
💻 bioinformatics

A Conditional Variational Autoencoder with QSAR-Guided Surrogate-Weighted Fine-Tuning and Cross-Entropy Optimization for Targeted Antimicrobial Peptide Generation

Dit artikel presenteert een conditionele variational autoencoder-pijplijn die QSAR-gestuurde surrogate-gewogen fine-tuning en cross-entropy-optimalisatie integreert om uitdagingen rond data-schaarste en circulaire afhankelijkheid te overwinnen, met succes gerichte antimicrobiële peptiden genererend met een hoge voorspelde werkzaamheid en gunstige structurele eigenschappen.

Castanon, I., Wan, F., de la Fuente, C., Pini, A., Falciani, C.2026-04-30
💻 bioinformatics

Systems Pharmacology Reveals Type I Interferon and Myeloid-Like B Cell Reprogramming as Druggable Axes in Antiphospholipid Syndrome

Deze studie hanteert een integratieve systeemfarmacologische aanpak om de moleculaire heterogeniteit van het antifosfolipidsyndroom te karakteriseren, waarbij signaaltransductie van type I-interferon en herprogrammering van myeloïde-achtige B-cellen worden geïdentificeerd als belangrijke aan te pakken assen die patiëntenstratificatie en herbestemming van bestaande therapieën voor gepersonaliseerde geneeskunde mogelijk maken.

Sun, B., Lu, Y., Liu, W., Wang, C.2026-04-30
💻 bioinformatics

Deterministic retrieval recovers biomedical associations lost by language models

Het artikel introduceert BioChirp, een open-source framework dat query-interpretatie op basis van LLM's combineert met deterministische, grafgebaseerde retrievals om meer biomedische associaties met een hogere reproduceerbaarheid te herstellen dan conventionele op LLM's gebaseerde systemen.

Halder, A., Singh, M., Kesarwani, R., Mathew, B., Bhattacharya, N., Chikhaliya, O., Motwani, D., Peela, S. C. M., Samant (…)2026-04-29
💻 bioinformatics

Explainable Prototype Booster: Enhancing Latent Representations of Foundation Models for Gene Expression Prediction

Het artikel introduceert de Explainable Prototype Booster (EP-Booster), een methode die biologische voorkennis integreert in fundamentele modellen om latente representaties te verfijnen voor nauwkeurige en interpreteerbare voorspelling van genexpressie uit histologische afbeeldingen, waardoor de kosten- en tijdsbeperkingen van ruimtelijke transcriptomics worden overwonnen.

Li, C., Nguyen, Q.2026-04-29
💻 bioinformatics

Accurate ab initio gene prediction in eukaryotes with Tiberius in multiple clades

Het artikel introduceert Tiberius, een op deep learning gebaseerde ab initio genvoorspeller die state-of-the-art nauwkeurigheid en aanzienlijk snellere looptijden bereikt over diverse eukaryotische clades door lijn-specifieke modellen te trainen, waarmee op effectieve wijze huidige knelpunten in genoomannotatie worden aangepakt.

Gabriel, L., Bruna, T., Kaur, A., Krishnan, A., Ortmann, F., Salamov, A., Talbot, S., Becker, F., Krieg, R., Wheat, C. W (…)2026-04-28