PKProbDesign: RNA inverse folding including pseudoknots by optimizing thermodynamic folding probability
PKProbDesign 是一种新颖的基于采样的框架,它通过支架分解和条件系综评估直接优化热力学折叠概率,解决了伪结结构 RNA 反向折叠的挑战,在基准目标上优于 DesiRNA 和 MODENA 等现有方法。
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生物信息学宛如一座连接生物学与计算机科学的桥梁,利用强大的算法和数据分析技术,将海量的生命遗传信息转化为可理解的科学发现。这一领域不再依赖显微镜下的观察,而是通过代码挖掘基因组的秘密,帮助科学家理解疾病机制、追踪病毒变异并推动精准医疗的发展。
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以下为您呈现该领域最新发表的几项重要研究成果,带您探索生命数字化的最新进展。
PKProbDesign 是一种新颖的基于采样的框架,它通过支架分解和条件系综评估直接优化热力学折叠概率,解决了伪结结构 RNA 反向折叠的挑战,在基准目标上优于 DesiRNA 和 MODENA 等现有方法。
通过将单细胞与空间转录组学与线粒体变异谱系追踪相结合,本研究揭示了骨肉瘤的进展涉及从 COL3A1 祖细胞到转移性 THY1 细胞的阶梯式转录级联反应,这种命运转换受限于与功能障碍的 PLVAP 内皮细胞的空间共定位,从而形成一个富含 PTN/NOTCH 的前转移生态位,进而建立了一个微环境信号驱动不可逆克隆定向分化的“时间-空间-谱系”框架。
本文介绍了 ProtAug,一个用于蛋白质语言模型(pLM)引导的蛋白质序列数据增强框架,该框架系统地论证了用户控制的变异水平如何能在多种任务中一致地提升下游预测性能,并揭示了虽然在低到中度变异时保持生物合理性是有益的,但高变异增强也能通过正则化效应驱动性能提升。
本文介绍了一种由 PubMLST 托管的、用于化脓性链球菌(*Streptococcus pyogenes*)的新型、可扩展且全球可访问的核心基因组 MLST 和 LIN 编码方案,旨在加强对疫情暴发的检测,并促进追踪遗传变异方面的国际合作。
本文介绍了 GBZ-base 和 GAF-base,这是一种基于 SQLite 的索引文件格式,能够实现对局部泛基因组子图及其对应比对结果的高效、基于磁盘的提取,解决了现有批处理格式在交互式应用中的局限性。
Panomap 是首个利用泛基因组变异图谱来消除参考偏差并提高多样化纳米孔样本比对准确性的信号空间映射器,同时保持了紧凑且可扩展的索引。
本文引入了一种由生成式 Potts 模型参数化的连续时间蛋白质进化模型来模拟上位效应,揭示了虽然上位效应会减缓整体进化过程并导致对进化距离的系统性低估,但由于上下文依赖的速率异质性,它并不会改变平均位点特异性速率。
本研究表明,通过剔除非代表性肽段来精炼血浆光谱库,可以在不损害蛋白质鉴定的前提下,显著提高数据非依赖性采集(DIA)蛋白质组学相对定量的精准度、准确度和计算效率。
MKMC 是一个可扩展的、无需参考基因组的工具包,它利用 k-mer 统计特性,实现了在模式和非模式生物中稳健的 RNA-seq 分析,成功检测到了传统基于比对的方法往往难以发现的生物学信号和异构体特异性事件。
作者提出了 CircDiscoverer,这是一个综合且用户友好的网络资源,它整合了人工策展和计算预测的数据,用于探索包括人类、小鼠、果蝇和植物在内的多种物种的环状 RNA-蛋白质相互作用及 RNA 修饰图谱。