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bioinformatics

1018 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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The Stochastic System Identification Toolkit (SSIT) to model, fit, predict, and design experiments

O artigo apresenta o SSIT (Stochastic System Identification Toolkit), uma ferramenta de software open-source em MATLAB projetada para modelar, ajustar, prever e otimizar o desenho de experimentos em sistemas biológicos ruidosos, oferecendo métodos computacionais eficientes para inferência de parâmetros, análise de sensibilidade e tratamento de variabilidade intrínseca e extrínseca em dados de contagem celular.

Popinga, A. N., Forman, J., Svetlov, D., Vo, H. D., Munsky, B. E.2026-03-08
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Deciphering Cell Cycle Dynamics and Cell States in Single-cell RNA-seq data with SPAE

O artigo apresenta o SPAE, um modelo baseado em autoencoder que combina componentes senoidais e lineares por partes para decifrar com maior precisão e robustez a dinâmica do ciclo celular e os estados celulares em dados de RNA-seq de célula única, superando os métodos existentes na caracterização de transições e na remoção de efeitos do ciclo celular.

Yi, J., Liu, J., Guo, P., Ye, Y.-n., zhou, X.2026-03-08
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REMAG: recovery of eukaryotic genomes from metagenomic data using contrastive learning

O artigo apresenta o REMAG, uma nova ferramenta que utiliza aprendizado contrastivo e modelos de fundação genômica para superar as limitações atuais e recuperar genomas eucarióticos de alta qualidade a partir de dados de metagenômica, superando os métodos existentes que frequentemente produzem resultados fragmentados.

Gomez-Perez, D., Raguideau, S., Warring, S., James, R., Hildebrand, F., Quince, C.2026-03-08
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Telomere-to-telomere assembly and haplotype analysis of tetraploid Dendrobium officinale illuminate Orchidaceae polyploid evolution and mycorrhizal symbiosis genes

Este estudo apresenta o primeiro genoma de telômero a telômero (T2T) de *Dendrobium officinale*, revelando sua evolução poliploide autotetraploide e genes de simbiose micorrízica, estabelecendo uma base fundamental para pesquisas sobre evolução, genômica funcional e melhoramento molecular em orquídeas.

Chen, E., Xu, J., Liu, Y., Li, Y., Feng, Y., Lu, Q., Ding, X., Niu, Z., Qin, S., Niu, S., Luo, Y., Guo, X., Luo, X.2026-03-07
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Identifying genes associated with phenotypes using machine and deep learning

Este artigo propõe um pipeline de aprendizado de máquina e profundo que, ao classificar indivíduos com base em dados genotípicos e calcular a importância das características, identifica com sucesso genes associados a fenótipos, validando os resultados com o GWAS Catalog e demonstrando potencial para apoiar a medicina de precisão e a descoberta de alvos terapêuticos.

Muneeb, M., Ascher, D.2026-03-07
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Multi-Target In Silico Investigation of Withaferin A as a Potential Antiviral Inhibitor Against Key Marburg Virus Proteins

Este estudo de simulação computacional identifica a Withaferina A como um candidato antiviral promissor contra o vírus Marburg, demonstrando através de modelagem molecular e dinâmica que ela se liga de forma estável e eficaz a proteínas virais-chave, apresentando também um perfil farmacocinético adequado para desenvolvimento de fármacos.

Zinnah, K. M. A., Nabil, F. A., Darda, A., Islam, E., Hossain, F. M. A.2026-03-07
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Benchmarking circRNA Detection Tools from Long-Read Sequencing Using Data-Driven and Flexible Simulation Framework

Este estudo apresenta a primeira comparação abrangente de ferramentas de detecção de circRNAs em dados de sequenciamento de leitura longa do Oxford Nanopore, utilizando um novo framework de simulação de dados desenvolvido pelos autores para avaliar o desempenho de três ferramentas especializadas e destacar a necessidade de combinar abordagens para melhorar a precisão.

Rusakovich, A., CORRE, S., Cadieu, E., Fraboulet, R.-M., Le Bars, V., Galibert, M.-D., Derrien, T., Blum, Y.2026-03-06
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Joint Learning of Drug-Drug Combination and Drug-DrugInteraction via Coupled Tensor-Tensor Factorization with SideInformation

Este trabalho propõe um novo framework de aprendizado conjunto baseado em fatoração tensorial acoplada e informações auxiliares para prever simultaneamente combinações de drogas eficazes e interações entre elas, demonstrando desempenho superior, especialmente na previsão de novos fármacos, através de um algoritmo ADMM modificado.

Zhang, X., Fang, Z., Tang, K., Chen, H., Li, J.2026-03-06
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t2pmhc: A Structure-Informed Graph Neural Network to predict TCR-pMHC Binding

O artigo apresenta o t2pmhc, uma rede neural gráfica baseada em estrutura que utiliza modelos de complexos TCR-pMHC para prever com maior precisão e generalização a ligação entre receptores de células T e antígenos, superando as limitações dos métodos baseados apenas em sequência.

Polster, M., Stadelmaier, J., Ball, E., Scheid, J., Bauer, J., Nelde, A., Claassen, M., Dubbelaar, M. L., Walz, J. S., N (…)2026-03-06