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Mutation-centric Network Construction using Long-Range Interactions
该论文提出了一种名为 MutationNetwork 的图框架，通过整合长程染色质相互作用与局部基因组重叠来构建突变中心网络，从而有效区分驱动突变与乘客突变，并在乳腺癌亚型分类及非编码驱动突变优先排序中展现出显著性能。
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1018 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。
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VICAST: An Integrated Toolkit for Viral Genome Annotation Curation and Low-Frequency Variant Analysis in Passage Studies
本文介绍了 VICAST 这一集成工具包，它通过结合半自动化基因组注释与人工审查、针对低频变异优化的检测流程以及多路径注释方案，有效解决了病毒传代研究中现有工具在功能注释准确性和低频变异分析方面的局限，并已在多种病毒数据集及 Chikungunya 病毒新注释中验证了其高效性与实用性。
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SLAB: A Sweep Line Algorithm in PBWT for Finding Haplotype Block Cores
本文提出了一种名为 SLAB 的高效扫描线算法，用于在 PBWT 框架下识别单倍型块核心（即多个单倍型块重叠的基因组片段），并通过 UK Biobank 数据分析展示了其在揭示选择信号及补充传统 IBD 分析方法方面的生物学价值。
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OmicClaw: executable and reproducible natural-language multi-omics analysis over the unified OmicVerse ecosystem.
OmicClaw 是一个基于统一 OmicVerse 生态系统和 J.A.R.V.I.S. 运行时的可执行自然语言框架，它通过将用户请求转化为可追溯的工作流，解决了多组学分析中工具碎片化和可重复性不足的问题，并显著提升了复杂任务的分析性能与交互体验。
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Eco-Evolutionary Dynamics of Proliferation Heterogeneity: A Phenotype-Structured Model for Tumor Growth and Treatment Response
该研究构建了一个整合表型扩散、资源竞争及生命史权衡的表型结构偏微分方程模型，揭示了肿瘤增殖异质性的生态进化动态，并阐明不同靶向治疗方案如何通过重塑适应度景观导致肿瘤进化轨迹的分化，从而为设计能预测和对抗适应性耐药的治疗策略提供了理论框架。
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3D-Manhattan: An interactive visualization tool for multiple GWAS results
本文介绍了 3D-Manhattan，这是一款基于 WebGL 的交互式浏览器工具，它通过将多个全基因组关联分析（GWAS）结果整合到统一的三维坐标系中，克服了传统二维曼哈顿图在比较不同时间点、性状或实验条件下遗传信号时的局限性，从而有效促进了稳定及动态遗传关联的探索性分析。
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Integrated Artificial Intelligence and Quantum Chemistry Approach for the Rational Design of Novel Antibacterial Agents against Ralstonia solanacearum.
本研究提出了一种整合人工智能、量子化学与结构生物信息学的综合框架，通过从头设计并计算验证新型小分子"Solres"，使其能够靶向结合青枯菌等植物病原菌的关键毒力蛋白，从而为应对抗生素耐药性威胁下的作物病害防治提供了具有潜力的先导化合物及计算策略。
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RNAElectra: An ELECTRA-Style RNA Foundation Model for RNA Regulatory Inference
本文提出了名为 RNAElectra 的 RNA 基础模型，该模型利用 ELECTRA 风格的替换令牌检测（RTD）预训练策略替代传统的掩码语言建模，在无需任务特定架构的情况下实现了单核苷酸分辨率的 RNA 调控推断，并在结构、相互作用及定量调控等多个基准任务中展现出优于现有基线的泛化能力与可解释性。
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Learning Universal Representations of Intermolecular Interactions with ATOMICA
本文介绍了 ATOMICA，一种基于几何深度学习的通用模型，它通过训练超过 200 万种复合物数据，成功构建了涵盖蛋白质、小分子、金属离子、脂质和核酸五种模态的原子级相互作用表示，并在结构功能预测、暗蛋白质组配体发现及实验验证中展现出卓越性能。
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Metagenomic-scale analysis of the predicted protein structure universe
该研究整合了 AlphaFold 和 ESMatlas 的预测数据构建了包含 8.2 亿条记录的 AFESM 数据集，通过聚类分析揭示了 512 万个结构簇，并从中发现了 12 种全新结构折叠及 11,941 种未见过的结构域组合，凸显了宏基因组数据在探索蛋白质结构宇宙未开发区域中的关键价值。