基因组学探索着生命最底层的密码,致力于解读决定生物性状的遗传蓝图。这一领域不再局限于实验室,而是正深刻影响着我们对疾病、进化乃至人类自身起源的理解。在 Gist.Science 的基因组学版块中,我们专注于呈现来自 bioRxiv 的最新预印本,确保您能第一时间接触到科学界最前沿的未经同行评审的原始发现。

我们的团队会即时处理 bioRxiv 发布的每一篇相关预印本,将其转化为通俗易懂的科普摘要与详尽的技术解读,帮助不同背景的读者跨越专业壁垒。无论您是寻求灵感的科研工作者,还是对生命奥秘充满好奇的探索者,这里都能为您提供清晰、及时的资讯。

以下是该领域最新发布的论文列表,邀请您一同开启这场解读生命密码的探索之旅。

Deep learning framework ChIANet predicts protein-mediated chromatin architecture across functional contexts

该研究提出了名为 ChIANet 的多模态深度学习框架,能够仅基于蛋白质结合谱预测跨不同功能背景下的蛋白质介导染色质三维架构,揭示了 CTCF、Cohesin 和 RNAPII 在维持稳定结构与响应转录调控中的不同作用机制,并成功应用于解析癌症中 ecDNA 区域的染色质互作网络。

Luo, H., Wen, R., Tang, L., Chen, L., Li, M.2026-02-25🧬 genomics

Whole-genome sequencing of CRFK and PG-4 cells to infer the phenotype of the original donor cats

该研究通过对 CRFK 和 PG-4 细胞进行全基因组测序,成功推断出原始供体猫的毛色、毛长、花纹及虹膜颜色等表型特征,揭示了这些常用猫细胞系的遗传背景,并为深入理解毛色相关基因(如 KIT)对神经系统及全身生理功能的影响提供了新见解。

Tanaka, G., Goto, R., Komoto, T., Kubota, A., Hayashi, R., Igawa, T., Sakamoto, N., Awazu, A.2026-02-23🧬 genomics

A scalable approach to resolving variants of uncertain significance

该研究通过整合大规模实验数据、预测证据及自动化校准方法,构建了一套可扩展的工作流程,成功将 40 个疾病相关基因中 75% 的现有意义未明变异(VUS)重新分类为致病或良性,并预分类了 62% 的未观察变异,从而显著推动基因组医学的临床应用。

Tejura, M., Chen, Y., McEwen, A. E., Stewart, R., Sverchkov, Y., Laval, F., Woo, I., Zeiberg, D., Shen, R., Fayer, S., Stone, J., Smith, N., Casadei, S., Wang, Z. R., Snyder, M., Capodanno, B. J., Gup (…)2026-02-23🧬 genomics

Differential chromatin accessibility between pre- and post-natal stages highlights putative causal regulatory variants in pig skeletal muscle

该研究通过整合猪骨骼肌的 ATAC-seq、分子 QTL 和 GWAS 数据,揭示了产前与产后阶段染色质可及性的动态差异,识别出大量具有阶段特异性的调控元件,为解析影响猪生产性状的关键因果变异提供了新框架。

Shishmani, E., Rau, A., Djebali, S., Clark, E. L., Estelle, J., Palombo, V., D'Andrea, M., Giuffra, E.2026-02-20🧬 genomics