1244 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 presenteert een unificerend single-cell atlas van de cynomolgus-aap, die is samengesteld uit 30 studies en verrijkt met menselijke annotaties, om de preklinische evaluatie van biologische geneesmiddelen te verbeteren en het gebruik van niet-menselijke primaten in onderzoek te verminderen.
ProteinSage is een nieuw pretrainingsframework dat door het integreren van expliciete structurele beperkingen, zoals structure-gestuurde masking, efficiëntere en structureel trouwe eiwitrepresentaties leert die zelfs op kleine datasets succesvol worden toegepast voor de ontdekking van nieuwe microbiale rhodopsines.
Dit paper introduceert SNMF, een uiterst snelle en nauwkeurige referentievrije deconvolutiemethode voor ruimtelijke transcriptomics die ruimtelijke correlaties integreert en native GPU-ondersteuning biedt om de celsamenstelling van weefselvlekken efficiënt en biologisch betekenisvol te ontrafelen.
Dit onderzoek combineert AlphaFold-3-modellering met moleculaire dynamica om atomaire, gesolvateerde modellen van mTORC1 te genereren die aantonen dat RHEB-bindeling via een allostere herstructurering de complexdynamiek verandert en de katalytische competentie van mTORC1 voorbereidt.
Dit artikel introduceert evedesign, een open-source framework dat toegankelijke en flexibele biosequentiëelontwerp mogelijk maakt door diverse machine learning-methoden te integreren in een uniforme omgeving voor complexe, meervoudige optimalisatiewerkstromen en experimentele iteraties.
Dit artikel introduceert GAP-MS, een geautomatiseerde proteogenomische pijplijn die massaspectrometrie-gegevens gebruikt om genvoorspellingen in negen gewassoorten te valideren, foutieve modellen te filteren en honderden eerder gemiste genen te identificeren voor een nauwkeurigere genoomannotatie.
StrucTTY is een interactieve, terminal-native tool die het mogelijk maakt om eiwitstructuren direct in tekstuele terminalomgevingen te visualiseren, te manipuleren en te vergelijken, waardoor het een waardevolle oplossing biedt voor structurele biologie in HPC-omgevingen.
De auteurs hebben een gestructureerde workflow ontwikkeld om alle cytochroom P450-structuren in de Protein Data Bank te identificeren en te classificeren, wat resulteerde in een zorgvuldig gecontroleerde, gestandaardiseerde database van 1.513 deposits die de betrouwbaarheid van toekomstige analyses van deze enzymen verbetert.
Dit artikel introduceert SELFormerMM, een multimodaal leerframework dat SELFIES, moleculaire structuren, tekst en kennisgrafieken integreert om superieure representaties te genereren voor de voorspelling van moleculaire eigenschappen en de versnelling van drug discovery.
Dit artikel introduceert de Super Bloom Filter, een snelle en nauwkeurige variant voor streaming k-mer queries die door het gebruik van minimizers en het findere-schema de cache-efficiëntie verbetert en de vals-positieve ratio aanzienlijk verlaagt ten opzichte van bestaande methoden.