bioinformatics 篇论文

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。

作为 Gist.Science 的专属栏目，我们持续追踪来自 bioRxiv 的最新预印本论文，确保您能第一时间接触前沿动态。团队对每一篇新上传的预印本进行深度处理，不仅提供详尽的技术总结，更精心撰写通俗易懂的科普解读，让复杂的生物数据变得清晰易懂。

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。

该研究通过 RISC 富集和小 RNA 测序技术证实，口服摄入的 dsRNA 在马铃薯甲虫（Leptinotarsa decemlineata）中不仅被加工为功能性 siRNA，还能成功转运至中枢神经系统并进入 RNA 干扰沉默机制。

本文提出了 SpliceSelectNet（SSNet），一种基于分层 Transformer 的深度学习模型，它通过整合局部与全局注意力机制，能够高效处理长达 100 kb 的 DNA 序列，在实现剪接位点预测和异常剪接检测的顶尖性能的同时，提供了对长距离调控机制具有生物学可解释性的框架。

Fleming 是一个整合了判别式与生成式人工智能模型的智能体，通过结合分子优化、ADMET 预测及文献检索功能，在结核分枝杆菌抑制剂发现中展现出高命中率，能够高效探索新化学空间并筛选出同时满足多重理想标准的先导化合物。

FLAMESv2 是一款高度模块化且协议无关的 R/Bioconductor 软件包，旨在通过支持多种长读长单细胞及空间转录组实验方案，实现对 RNA 异构体表达、可变剪接及其细胞异质性的灵活、准确且可扩展的分析。

本文提出了名为 mnDINO 的基于视觉 Transformer 的分割模型，利用包含五千多个标注微核的多样化数据集进行训练，实现了对 DNA 染色图像中微核的高精度、强泛化且鲁棒的分割，从而有效支持了与染色体不稳定性和癌症进展相关的微核生物学研究。

该研究通过系统评估多种氨基酸距离度量，提出了一种基于实验数据共识的新度量 DEX，证明其在跨物种密码子替换建模及预测平均替换频率方面优于现有方法。

本文通过基准测试评估了 BEAGLE 库在 BEAST X 中的集成效果，揭示了硬件分配对运行时间的影响，并基于真实 Dengue 病毒数据及模拟序列提出了优化 GPU 使用参数和资源配置的指导原则。

本文提出了名为 IFACE 的基于对应关系的框架，通过概率耦合内蕴几何与空间化学场来对齐蛋白质表面，从而构建出一种能更准确区分构象变异与结构分歧、并有效识别功能相关相互作用位点的联合几何 - 化学距离。

该研究提出了一种结合 ESM-2 语言模型与循环置换平均嵌入的新方法，构建了能够全面表征环肽物理化学属性的“肽空间”，从而克服了传统算法的初始化偏差，实现了环肽库的均匀采样与高效筛选，显著提升了 AI 辅助药物发现中候选分子的发现效率。

该研究通过全原子分子动力学模拟，系统比较了八种水模型与 AMBER Lipid21 力场在模拟 POPC 和 DPPC 脂质双层时的表现，发现 SPC/E 水模型在结构性质上最符合实验结果且无需修正，是综合性能最优的选择，而 TIP4P-Ew 模型在侧向扩散系数方面与实验吻合度最高。