💻 Category

bioinformatics

1178 artigos

A bioinformática une biologia e computação para desvendar os mistérios da vida através de dados. Nesta área, pesquisadores transformam sequências genéticas complexas em informações compreensíveis, permitindo descobertas rápidas sobre doenças, evolução e tratamentos personalizados sem depender apenas de laboratórios físicos.

No Gist.Science, processamos diariamente cada novo pré-publicação na categoria de bioinformática enviada pelo bioRxiv. Nosso compromisso é tornar esse conhecimento acessível, oferecendo tanto resumos em linguagem simples para o público geral quanto análises técnicas detalhadas para especialistas, garantindo que ninguém fique de fora das últimas inovações científicas.

Abaixo, você encontrará as últimas pesquisas publicadas nesta área, organizadas para facilitar sua leitura e compreensão dos avanços recentes.

💻 bioinformática

Ark-ADMET: endpoint-specific selection of molecular representations and hyperparameters for gradient-boosted ADMET models under the Therapeutics Data Commons benchmark protocol

O estudo Ark-ADMET demonstra que adaptar as representações moleculares e os hiperparâmetros do CatBoost para endpoints de ADMET individuais, em vez de aplicar uma arquitetura uniforme para todas as tarefas, produz um desempenho competitivo ou superior no benchmark Therapeutics Data Commons sem exigir novas arquiteturas de modelos.

Shi, Y., Luo, H., Liu, F., Zhao, S.2026-11-03
💻 bioinformática

A validation approach for RNA structures based on deep-learning 3D-structure predictions

Este artigo apresenta uma extensão da ferramenta Conkit-validate para RNA, introduzindo um método de validação sem mapa baseado em aprendizagem profunda que aproveita previsões de contato para detectar erros estruturais, tais como erros de atribuição de registro, particularmente em casos onde abordagens tradicionais baseadas em mapas são limitadas por dados experimentais de baixa resolução.

Voorspoels, A., Simpkin, A. J., Keegan, R., Chojnowski, G., Rigden, D. J.2026-11-03
💻 bioinformática

Redesigning the Eterna100 RNA design benchmark for the Vienna 2 folding engine

Este estudo demonstra que o desempenho do algoritmo de design de RNA está intrinsecamente ligado aos modelos termodinâmicos usados em motores de dobramento, levando à criação de um benchmark Eterna100-V2 revisado que revela que tanto o benchmark original quanto o atualizado permanecem insolúveis sob suas configurações pretendidas devido a erros de avaliação prévios e desafios específicos dos motores.

Koodli, R. V., Rudolfs, B., Romano, J., Wayment-Steele, H. K., Dunlap, W. A., Eterna Structure Designers,, Das, R.2026-11-03
💻 bioinformática

Parameter-Efficient Adaptation of Protein Language Models for Dual-Target Antimicrobial Peptide Discovery Under Strict Homology Constraints

Este artigo apresenta um framework de transferência de aprendizado multitarefa de parâmetros eficientes baseado em ESM-2 e LoRA que supera com sucesso as limitações de modelos de linguagem de proteínas congelados na predição tanto da potência antibacteriana quanto da toxicidade hemolítica sob restrições rigorosas de homologia, permitindo a descoberta de peptídeos antimicrobianos altamente seletivos com índices terapêuticos superiores.

Jat, R., Ejaz, S. R.2026-11-03
💻 bioinformática

SpaceBlocks: an expert-supervised workflow for cohort-level spatial transcriptomics analysis

O SpaceBlocks é um fluxo de trabalho Snakemake reprodutível e supervisionado por especialistas que homogeneíza dados de transcriptômica espacial de resolução de célula única heterogêneos através de múltiplas plataformas para permitir análise em nível de coorte escalável, conforme demonstrado por sua capacidade de identificar novos tipos celulares, padrões de expressão de marcadores e diferenças transcricionais associadas a doenças em diversos conjuntos de dados biológicos.

Oterino-Sogo, S., Mechkouri, N., Garcia-Ruano, D., Groppi, A., Rezvani, H.-R., Nikolski, M.2026-11-02
💻 bioinformática

Bayesian model-based method for clustering gene expression time series with multiple replicates

Este artigo apresenta o MMDPGP, um método bayesiano baseado em modelos que utiliza processos gaussianos de processo dirichlet para agrupar séries temporais de expressão gênica com múltiplas réplicas ao modelar cada réplica separadamente, alcançando, assim, uma precisão de agrupamento e um insight biológico superiores em comparação com as abordagens de última geração.

Nushi, E., Douillard, F. P., Selby, K., Lindström, M., Honkela, A.2026-11-02
💻 bioinformática

Interpreting graph neural networks reveals microbial association patterns in inflammatory bowel diseases

Ao interpretar redes de associação microbiana específicas de indivíduos treinadas por redes neurais de grafos, este estudo revela que padrões coordenados de coabundância de espécies de Bacteroidales, em vez de uma simples abundância diferencial, são características preditivas críticas da doença inflamatória intestinal que modelos tradicionais de aprendizado de máquina frequentemente negligenciam.

Cunha, A. F., Vidal, E., Barranco-Altirriba, M., Amigo, T., Assis, J. G., Nakaya, H. I., Santos, A.2026-11-01
💻 bioinformática

Single-cell perturbation prediction near experimental reproducibility with GENESIS

O artigo apresenta o GENESIS, um arcabouço generativo baseado em energia que prevê respostas de perturbação de célula única com uma precisão que se aproxima da reprodutibilidade experimental, permitindo uma estratégia complementar de medições amplas e de menor profundidade aumentadas por inferência computacional para superar a inviabilidade de atlas experimentais exaustivos.

Conci, R., D'Ascenzo, D., Cultrera di Montesano, S., Raghavan, S., Winter, P. S., Van Allen, E. M., Crawford, L., Lotter (…)2026-11-01