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From Plants to Patients: Mitochondrial Stress Signaling as a Systems Framework for Human Disease Vulnerability
本文提出了一个比较性的计算机模拟框架，旨在证明尽管植物与人类线粒体应激信号网络在复杂程度上已发生分化，但它们共享基本的组织原则，这表明以韧性为导向的较简单的植物系统可以作为概念模型，为人类线粒体疾病的易感性提供可验证的假设生成。
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1012 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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Beyond the Default: Optimizing Molecular Networking with arteMIS
本文介绍了 arteMIS，这是一个通过多指标评估和拉丁超立方采样来优化分子网络参数的系统性框架，旨在克服默认设置的局限性，从而在不同数据集和评分方法中生成更具鲁棒性、化学意义且稳定的网络。
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PyMOL plugin for Protein Circuit Topology
本文介绍了一种新的 PyMOL 插件，该插件将各种电路拓扑方法与用户友好型界面及可重复环境相结合，用于分析结构化和无序蛋白质的拓扑结构。
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Sparse Autoencoders Reveal Structural and Family-level Features in BiRNA-BERT
本文介绍了 SPIRAL，这是一个稀疏自编码器框架，它成功地将 BiRNA-BERT RNA 语言模型的隐藏状态解码为具有可解释性的、与核苷酸对齐的特征，这些特征代表了二级结构和 RNA 家族类型，从而在克服字节对字节分词（byte-pair tokenization）挑战的同时，提升了下游预测性能。
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scDblFinder in Python with GPU support
本文介绍了 scDblFinderPy，这是一个基于 R 语言的 doublet 检测工具 scDblFinder 的 Python 实现版本，它在复制其高性能的同时，增加了可选的 GPU 支持，以加速大规模单细胞测序数据的处理。
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SPARKLE: evidence-constrained correction of local RNA leakage in high-resolution spatial transcriptomics
SPARKLE 是一种快速、无需参考的计算方法，它通过利用样本内掩码外的证据来估计并消除异位信号，从而纠正高分辨率空间转录组学中的局部 RNA 泄漏，进而改善细胞类型定位和下游分析的可靠性。
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Relational Graph Convolutional Networks for Glioblastoma Biomarker Discovery via ceRNA and Copy Number Variation Analysis
本研究引入了一种新颖的后期融合关系图卷积网络（RGCN）集成方法，该方法整合了竞争性内源 RNA（ceRNA）和拷贝数变异（CNV）数据，旨在识别包括 hsa-miR-196a 和 hsa-miR-224 在内的五种预后生物标志物，从而实现对胶质母细胞瘤更准确的生存预测和治疗靶向。
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GlycoMeSH: linking glycan structures to biomedical context for systematic enrichment analysis
GlycoMeSH 是一个综合性资源，通过利用推断模型和可追溯的数据库将糖链结构与医学主题词（MeSH）相联系，从而弥合了糖链结构与生物医学背景之间的鸿沟，进而实现跨糖科学数据集的系统性富集分析。
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PandaDock: An Open-Source Molecular Docking Platform with Flexible-Ligand Search and Equivariant Neural Scoring
PandaDock 是一个开源分子对接平台，它将柔性配体构象搜索与解析梯度相结合，拥有针对复杂结合场景的专门模块，并采用可扩展的 SE(3)-等变神经网络评分函数，从而在多种蛋白质-配体靶点上实现了具有竞争力的姿态恢复和亲和力预测性能。
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Mantpy: a framework for extracellular matrix analysis in spatial proteomics
本文介绍了 Mantpy，这是一个空间蛋白质组学框架，它将细胞外基质及其与细胞的界面表示为空间图，从而实现超越传统以细胞为中心的方法的联合分析、可视化和机器学习。