1243 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.
Dit artikel introduceert het 'Duplicate Monophyly Criterion' (DMC), een empirische methode om de signaal-ruisverhouding te kalibreren voor het schatten van steunwaarden in op afstand gebaseerde structurele fylogenieën door gebruik te maken van synthetische taxon-duplicaten als interne controle.
Deze studie onthult dat de Deense epidemische stam van *Achromobacter ruhlandii* rond 1990 ontstond en zich tot een succesvolle lijn ontwikkelde door horizontale genoverdracht, plasmide-integratie en versterkte ijzerverwerving, wat inzicht geeft in de evolutionaire mechanismen achter epidemische stammen bij chronische infecties.
De economix is een uitgebreide Python-toolbox met een grafische interface die bulk-transcriptomics-data analyseert om celcomposities, celspecifieke genregulatie en achtergrondbijdragen nauwkeurig te ontrafelen, met een demonstratie op TCGA-borstkankerdata.
Dit artikel presenteert een machine learning-model dat, door te leren van reducerende trainingsdata, de principes van niet-gebonden interacties tussen geneesmiddelen en receptoren succesvol kan infereren en zo een theoretisch raamwerk biedt voor het voorspellen van moleculaire herkenning in nieuwe chemische stoffen.
FlashDeconv is een nieuwe methode die structurele informatie behoudt bij het samenvoegen van data, waardoor het mogelijk wordt om op atlas-schaal en in verschillende resoluties ruimtelijke celtype-deconvolutie uit te voeren met hoge nauwkeurigheid en snelheid, wat leidt tot nieuwe inzichten in weefselmicro-omgevingen die met bestaande methoden onzichtbaar blijven.
Het artikel introduceert Col-Ovo, een op kunstmatige intelligentie gebaseerde smartphone-toepassing die de snelle en nauwkeurige telling van Aedes-muggeneitjes in veldomstandigheden mogelijk maakt, waardoor de operationele knelpunten van handmatige tellingen in de surveillance van dengue- en zikavirussen worden opgelost.
RiboPipe is een efficiënt computergestuurd framework dat de dekking van ribosoomprofieldata (Ribo-seq) op codon-niveau voor transkrieten met lage dekking nauwkeurig imputeert door middel van een gezamenlijke optimalisatie van transcript-niveau lading en codon-niveau dekking, waarbij het functioneel relevante pieken benadrukt en zelfs met beperkte trainingsdata stabiele prestaties levert.
MiCBuS is een nieuwe methode die bulk- en onvolledige single-cell RNA-seq-data combineert om genexpressieprofielen te genereren en zo specifiek marker-genen voor onbekende celtypen te identificeren, wat traditionele methoden niet kunnen.
Dit artikel introduceert de PPMDB v1, een uitgebreide referentiedatabase die door het samenbrengen van curatie en computationele voorspellingen een cruciale lacune in de Pseudomonas putida-onderzoeksinfrastructuur opvult om ongericht metabolomics en biologische interpretatie te ondersteunen.
Dit artikel introduceert PACMON, een schaalbaar Bayesiaans model dat grote multimodale verstoringsscreens integreert om effecten van verstoringen direct te koppelen aan interpreteerbare biologische pathways.