1123 ورقة بحثية
تُعد منصة META GEAR Explorer منصة ويب متاحة مجانًا تتيح إجراء تحليل تفاعلي وسريع وبرمجي عبر المجموعات لأكثر من 33 مليون عائلة جينية ميكروبية عبر 9,053 عينة ميتاجينومية لتسهيل تحديد الجينات الميكروبية المرتبطة بالأمراض في داء الأمعاء الالتهابي وسرطان القولون والمستقيم.
تُظهر الورقة البحثية أن النموذج التأسيسي للذكاء الاصطناعي Boltz-2 يتفوق بشكل كبير على استراتيجيات إعادة التقييم الحالية في الفحص الافتراضي، محققاً ضعف معدل النجاح في مجموعات البيانات الصعبة، وممكناً من التصنيف الدقيق والفعال لملايين المركبات على أجهزة حاسوب عادية.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل SIR، وهو إطار غير معلمي يجمع بين الانحدار الرتيب ثنائي الأبعاد وإجراء "بوتستراب بري" (wild bootstrap) لتوفير اختبار تآزر دوائي دقيق إحصائياً وقابل للتكرار يتفوق على الطرق الحالية في التوافق والمتانة والتنبؤ بالبيانات المفقودة.
يقدم هذا البحث CosMxScope، وهو إطار عمل مفتوح المصدر بلغة بايثون يسد الفجوة بين بيانات جهاز التصوير الجزيئي المكاني CosMx وأدوات علم الأمراض الرقمي من خلال دمج بلاطات الصور، وتحويل الإحداثيات المكانية إلى تنسيق GeoJSON لضمان التوافق مع برنامج QuPath، وتمكين التصور التفاعلي للتعبير الجيني جنبًا إلى جنب مع مورفولوجيا الخلايا.
يُعد تطبيق Track Hub Quickload Translator تطبيق ويب مجاني يعتمد على لغة بايثون، يقوم بتحويل البيانات بين مسارات مراكز بيانات UCSC Genome Browser وتنسيقات Integrated Genome Browser Quickload، مما يُمكّن الباحثين من تصور عشرات الآلاف من تجميعات الجينوم المنشورة في أي من المتصفحين.
تقدم الورقة البحثية VaLPAS، وهو إطار عمل قائم على لغة بايثون يستفيد من التباين في بيانات الأوميكس المتعددة للتنبؤ بوظائف البروتينات غير المعروفة من خلال تحديد الارتباطات مع جزيئات ذات وظائف معروفة، مما يعالج مشكلة "المادة المظلمة الوظيفية" في الفضاء البروتيني.
تقدم هذه الورقة MOAflow، وهو مسار معالجة بيانات (Nextflow) مُعاد هندسته ومُغلف في حاويات (containerized)، يعمل على تعزيز قابلية التوسع، وإعادة الإنتاج، ونقل العمليات لتحليل بيانات MOA-seq مع الحفاظ على الاتساق مع النتائج الأصلية.
تستخدم هذه الدراسة تنبؤات بنية البروتين المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لإثبات أن تجويف ربط اللجين الكاره للماء في مستقبل TLR2 لدى الفقاريات هو سمة محفوظة تطورياً وضرورية للتعرف على مسببات الأمراض، بينما تكشف أن التجويفات المماثلة في مستقبلات TLR لدى اللافقاريات ونطاقات LRR الأخرى قد نشأت من خلال تطور تقاربي مستقل وليس من أصل مشترك.
يُعد CLOP-DiT مساراً مبتكراً ثلاثي المراحل يستفيد من التدريب المسبق التبايني بين اللغة والأوميكس (contrastive language-omics pretraining) ومحولات الانتشار الشرطية (conditional diffusion transformers) لتوليد ملفات تعريف ترانسكريبتومية أحادية الخلية واقعية وموجهة نصياً من بيانات بيولوجية وصفية مهيكلة، مما يثبت جدوى محاكاة حالة الخلية بشكل محكوم مع الإقرار بشفافية بالقيود الحالية في إعادة إنتاج التباين عبر مجموعات البيانات.
صممت هذه الدراسة حاسوبياً وقيمت ببتيداً اصطناعياً يحاكي GluN1، أظهر ألفة ارتباط متوقعة أقوى بكثير تجاه الأجسام المضادة الذاتية المسببة للمرض مقارنةً بمجموعة ضابطة عشوائية، مما يؤسس إطاراً قابلاً للتوسع لتطوير ببتيدات خداعية لعلاج التهاب الدماغ المناعي الذاتي المرتبط بمستقبلات NMDAR.