Genes near tRNAs are enriched in translational machinery
该研究通过对 1154 个真菌基因组的分析发现，与蛋白质合成及调控（如蛋白酶体、离子转运和 rRNA）相关的基因在 tRNA 附近显著富集，表明这些基因可能通过局部共调控机制来提高蛋白质生产与质量控制过程中的能量效率。
💻 Category
bioinformatics
1244 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。
pertTF: context-aware AI modeling for genome-scale and cross-system perturbation prediction
本文介绍了 pertTF，一种基于 Transformer 的上下文感知人工智能模型，它利用涵盖人类胰腺发育过程中多种细胞类型的全基因敲除单细胞数据，在预测未见基因和细胞环境下的表达变化、推断细胞身份转变以及跨生理系统（如人胰岛）的泛化能力方面均优于现有方法，为疾病背景下的遗传扰动效应预测提供了通用框架。
Reinforcement Learning for Antibiotic Stewardship: Optimizing Prescribing Policies Under Antimicrobial Resistance Dynamics
该研究提出了一种兼容 Gymnasium 的抗生素耐药性模拟框架，并通过多场景实验证实，在部分可观测和延迟反馈的复杂环境下，分层强化学习结合风险分层信息能比传统固定规则更有效地优化抗生素处方策略并控制耐药性。
Strigolactone signaling regulates corm development through SPL15-mediated hormonal crosstalk in banana
该研究揭示了外源独脚金内酯（SLs）通过 SPL15 基因介导的多种激素（如生长素、细胞分裂素等）信号串扰，在香蕉（'Yufen 6'）地下球茎发育过程中发挥显著抑制作用的分子机制。
Reliable Molecular Retrieval from Mass Spectra using Conformal Prediction
该论文提出利用共形预测技术为液相色谱 - 串联质谱数据中的分子检索构建具有特定可靠性的预测集，从而在分布内及分布偏移场景下，将传统的候选分子排序转化为具有明确可靠性保证的谱图特异性候选集合。
A new pipeline for cross-validation fold-aware machine learning prediction of clinical outcomes addresses hidden data-leakage in omics based 'predictors'.
该论文介绍了名为 pipeML 的模块化机器学习框架，旨在通过在交叉验证的每个折叠中独立重新计算全局数据集特征，解决组学数据预测中因信息泄露导致的性能高估问题，从而确保临床结果预测模型的严格验证。
Personalized Morphology, Replication Timing, and RNA based Gene Expression Networks for Basal-like and Classical subtyping genes in Pancreatic Adenocarcinoma
这项研究首次将复制时间代理指标与形态学嵌入整合到胰腺癌个性化基因网络中，证实了基于复制时间的网络不仅能以 80% 的准确率区分基底样和经典亚型，还能揭示具有临床意义的表观遗传调控机制。
AetherCell: A generative engine for virtual cell perturbation and in vivo drug discovery
本文介绍了 AetherCell，一种能够统一临床与实验数据、实现跨尺度高精度预测并成功指导体内药物重定位（如干眼症和溃疡性结肠炎治疗）的生成式虚拟细胞基础模型。
Sensitive and scalable metagenomic classification using spaced metamers, reduced alphabets, and syncmers
该研究通过引入间隔元（spaced metamers）、简化氨基酸字母表以及同步元（syncmers）技术，显著优化了 Metabuli 分类器的灵敏度、精度、数据库存储效率及分类速度，使其在保持高召回率的同时超越了现有最先进的无比对工具。
DCS Tools: A high-performance, resource-efficient and scalable computing suite for population-scale genomic analysis and data compression
本文介绍了 DCS Tools，这是一套专为大规模群体基因组分析设计的高性能、资源高效且可扩展的 CPU 优化计算套件，它能在无需专用硬件的情况下将 30X 全基因组测序样本的处理时间缩短至传统流程的 1/16，并通过创新压缩算法将存储需求降低高达 80%。