💻 Category

bioinformatics

1199 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.

💻 bio-informatica

Testing and Estimating Causal Treatment Effect Heterogeneity in Observational Studies via Revised Deep Semiparametric Regression: A Lung Transplant Case Study

Deze studie introduceert deepHTL, een geavanceerd statistisch raamwerk dat op basis van nationale longtransplantatiedata aantoont dat het voordeel van een bilaterale longtransplantatie ten opzichte van een unilaterale sterk varieert afhankelijk van patiëntkenmerken, waarbij jongere en minder risicovolle patiënten het meeste baat hebben.

Yuan, S., Zou, F., Zou, B.2026-04-15
💻 bio-informatica

From Movement to METs: A Validation of ActTrust(R) for Energy Expenditure Estimation and Physical Activity Classification in Young Adults

Deze studie valideert het ActTrust(R)-apparaat als een kosteneffectief hulpmiddel voor het schatten van energieverbruik en het classificeren van fysieke activiteit bij jonge volwassenen, waarbij een lineair model hoge nauwkeurigheid toonde voor intensiteitsdrempels vergeleken met de gangbare ActiGraph GT3X+ en indirecte calorimetrie.

dos Santos Batista, E., Basilio Gomes, S. R., Bruno de Morais Ferreira, A., Franca, L. G. S., Fontenele Araujo, J., Mort (…)2026-04-14
💻 bio-informatica

Beyond Single Algorithms: A Framework for Validating and Aggregating Active Modules in Genetic Interaction Networks

Deze studie introduceert een kader om meerdere Active Module Identification-algoritmes te valideren en hun resultaten te aggregeren via spectrale clustering en Greedy Conductance-based Merging, waardoor een robuustere analyse van genetische interactienetwerken mogelijk wordt die de beperkingen van individuele algoritmes overbrugt en verborgen genen kan onthullen.

Liu, J., Xu, M., Xing, J.2026-04-14
💻 bio-informatica

A correlational study of ABCA3 and SCN4B as exercise-related biomarkers of patients with Stanford type A aortic dissection

Deze correlatiestudie identificeert ABCA3 en SCN4B als veelbelovende, oefening-gerelateerde biomarkers voor de diagnose en behandeling van aortadissectie type A van Stanford, waarbij een diagnostisch nomogram, onderliggende moleculaire mechanismen en potentiële therapeutische middelen worden onthuld.

Qiao, S., Chen, T., Xie, B., Han, Y., Wang, B., Li, Y., Jia, B., Wu, N.2026-04-14
💻 bio-informatica

Identification of the novel inhibitors against M. tuberculosis ESX-1 secretion system EccA1 enzyme using virtual screening, docking and dynamics simulation techniques

In deze studie werden via virtuele screening, docking en dynamische simulaties vijf nieuwe ZINC-verbindingen geïdentificeerd die potentieel fungeren als remmers van het ESX-1-secretiesysteem van *M. tuberculosis* door te binden aan het C-terminale ATPase-domein van het EccA1-enzym, met als doel de ontwikkeling van nieuwe antivirulentiemedicijnen.

Kumar, R., saxena, a. K.2026-04-14
💻 bio-informatica

MAJEC: unified gene, isoform, and locus-level transposable element quantification from RNA-seq

Het artikel introduceert MAJEC, een geïntegreerd EM-framework dat RNA-seq-gegevens efficiënt analyseert om genen, transcript-isoformen en individuele transposabele element-loci gelijktijdig en nauwkeurig te kwantificeren, waardoor de vervuiling van TE-signalen door gen-overlappingen aanzienlijk wordt verminderd ten opzichte van bestaande methoden.

Lim, T.-Y., Firestone, A. J.2026-04-14✓ Author reviewed ⓘ
💻 bio-informatica

Predicting Pre-treatment Resistance or Post-treatment Effect? A Systematic Benchmarking of Single-Cell Drug Response Models

Deze studie biedt een systematische benchmark van modellen voor het voorspellen van drugrespons op basis van single-cell RNA-sequencing, waarbij wordt geconcludeerd dat de huidige methoden weliswaar robuust zijn in voorspellen van door behandeling veroorzaakte transcriptieveranderingen, maar fundamenteel tekortschieten in het voorspellen van de intrinsieke resistentiestatus van cellen voorafgaand aan de behandeling.

Shen, L., Sun, X., Zheng, S., Hashmi, A., Eriksson, J., Mustonen, H., Seppänen, H., Shen, B., Li, M., Vähä-Koskela, M (…)2026-04-14