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bioinformatics

1012 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.

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Towards reconstruction of the human interactome from positive and negative experimental evidence

Este artigo apresenta uma metodologia para reconstruir o espaço de busca experimental de triagens de interação proteína-proteína (PPI) para inferir pares de proteínas provavelmente não interagentes, permitindo assim uma melhor estimativa da taxa de erro, calibração de modelos e treinamento de aprendizado de máquina aprimorado para um mapeamento mais preciso e completo do interatoma humano.

As, J., Pelz, K., Bernett, J., Battini, F., List, M., Blumenthal, D. B., Schaefer, M. H.2026-09-13
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Inverse FoldDir: Structure-conditioned Protein Sequence Design by Dirichlet Flow Matching

O artigo apresenta o Inverse FoldDir, um método de dobramento inverso controlável baseado em Dirichlet flow matching que gera sequências de proteínas diversas e experimentalmente validadas com restrições definidas pelo usuário ao realizar a denoising iterativa no simplex de probabilidade de aminoácidos, alcançando métricas de recuperação estrutural de estado da arte e o redesenho funcional bem-sucedido de um nanocorpo anti-GFP.

TARTICI, A., Stojkovic, M., Tian, A., Jewett, M. C., Altman, R. B., Wittmann, B. J.2026-09-11✓ Author reviewed ⓘ
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Perturbation-Aware Neural ODE (pNODE) Learns Microbiome Dynamics from Clinical Data and Predicts Gut-Borne Bloodstream Infections in Patients Receiving Cancer Treatment

Este estudo introduz o framework de Neural ODE sensível a perturbações (pNODE), que supera modelos tradicionais ao prever com precisão a dinâmica do microbioma intestinal e prever infecções de origem intestinal na corrente sanguínea em pacientes com câncer submetidos ao transplante alogênico de células hematopoiéticas através da integração de abundâncias microbianas e perturbações de antibióticos resolvidas no tempo.

Stamper, I. C., Aeria, B., Xavier, J.2026-09-10
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Systematic benchmarking of small variant calling pipelines for long-read RNA sequencing data

Este estudo avalia sistematicamente pipelines de chamada de variantes pequenas e de faseamento de haplótipos para sequenciamento de RNA de leitura longa através de diversos conjuntos de dados e tecnologias, revelando que a qualidade do sequenciamento é o principal determinante de desempenho, ao mesmo tempo em que identifica o Clair3-RNA, o DeepVariant e o longcallR como os principais chamadores, e o WhatsHap ou o HapCUT2 como ferramentas de faseamento ideais dependendo do contexto específico.

Wang, J., Robinson, M. D.2026-09-10
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Classical baselines outperform released deep-learning ITS classifiers, which collapse on ITS2 where predictions follow the flanking regions

Este estudo demonstra que, embora os classificadores de aprendizagem profunda para sequências de ITS fúngico alcancem alta precisão em referências de comprimento total, eles falham dramaticamente na subregião ITS2 comumente utilizada ao dependerem de regiões flanqueadoras em vez do próprio código de barras, fazendo com que os métodos de linha de base clássicos superem significativamente os modelos de aprendizagem profunda em cenários realistas de metabarcoding ambiental.

O'Brien, A., Gardette, A., Marin, C., Parada, P.2026-09-10
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Reference-guided pseudotime inference across species and biological contexts

O artigo apresenta o Cavebear, um framework de aprendizado de máquina que aproveita dados de séries temporais de scRNA-seq de referência de uma espécie ou condição para inferir com precisão o pseudotempo e mapear o envelhecimento biológico ou a progressão de doenças em contextos de consulta que carecem de rótulos temporais confiáveis.

Rittenhouse, N., Dannenfelser, R., Filippova, G. N., Yao, V., Deng, X., Disteche, C. M., Zhang, R.2026-09-10
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Scaling Quantum Optimisation Beyond Hardware Limits for Real-World Scientific Workloads: Genome Assembly on Current Quantum Hardware

Esta pesquisa demonstra que o Hamiltonian Auto Decomposition Optimisation Framework (HADOF) pode superar as atuais limitações do hardware NISQ para montar com sucesso um genoma de 7,1 milhões de pares de bases de *Pseudomonas aeruginosa* em hardware quântico real, alcançando uma fração genômica de 99,348% e provando a viabilidade da otimização quântica escalável para cargas de trabalho científicas de grande escala.

G Sankar, N., Miliotis, G., Caton, S.2026-09-09
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Atlas-scale single-cell analysis beyond in-memory paradigm with scAtlasPy

O scAtlasPy é um novo framework de computação residente em disco que supera as limitações de memória de estações de trabalho padrão, permitindo a análise de resolução total de atlas massivos de célula única (por exemplo, 100 milhões de células) com uso significativamente menor de memória e velocidades de processamento mais altas em comparação com as plataformas de estado da arte existentes.

Xu, H., Ye, Y., Zhang, S., Xie, R., Li, J., Lin, J., Hu, Y., Gao, L.2026-09-08
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A shared functional organisation underlies vascular disease remodelling

Este estudo identifica uma "organização funcional" de ordem superior e reprodutível na doença vascular que transcende variações individuais de genes ou vias, revelando que o remodelamento cardiovascular através de diversas condições e tipos celulares é impulsionado por um reequilíbrio coordenado e dinâmico de seis funções biológicas conservadas.

Bradford, A., Bidula, S., Fabian, L., Warren, D.2026-09-08