1123 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية STAR Suite، وهو تحديث مدعوم بالذكاء الاصطناعي لمحاذي (aligner) STAR الذي يدمج الوظائف التي كانت خارجية سابقاً مباشرة في كود المصدر الخاص به بلغة ++C للقضاء على اختناقات الملفات الوسيطة، مما يتيح معالجة ترانسكريبتومية قابلة للتوسع وخالية من التبعيات لصالح كونسورتيوم NIH MorPhiC.
تُظهر هذه الدراسة أن نهج التنبؤ الجينومي القائم على التجميع (EasiGP) يحسن بشكل كبير من دقة التنبؤ بصفات وقت الإزهار في الذرة من خلال الاستفادة من نقاط القوة المتكاملة والرؤى المتنوعة لنماذج فردية متعددة لتعويض أخطاء التنبؤ والتقاط التباين الوراثي الكامن بشكل أفضل.
تُعد ChatSpatial منصة قائمة على بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol) تستفيد من التنسيق الوكيل المعتمد على المخططات لتوحيد أكثر من 60 طريقة للنسخ المكتبي المكاني عبر بيئات بايثون وR، مما يتيح سير عمل محادثاتي قابل للتكرار وعابر للمنصات وواعٍ بالسياق يلغي الحاجة إلى توليد الكود يدوياً.
تقوم هذه الدراسة بتقييم منهجي لطرق فك الالتفاف للحمض النووي الريبوزي الخلوي الحر في البلازما، كاشفةً أنه بينما يعد استنتاج نسيج المنشأ قوياً عبر مجموعات البيانات المحاكات والسريرية، فإن استنتاج نوع الخلية المنشأ يظل متغيراً للغاية وحساساً للاختيارات المنهجية والمرجعية.
تقدم الورقة البحثية منظومة "Fractal" البيئية، التي تضم مواصفات معيارية للمهام ومنصة قابلة للتوسع، لتمكين سير عمل تحليل الصور البيولوجية القابل للتكرار والنمذجة والمتوافق مع معايير FAIR، والذي يعالج أصلياً بيانات المجهر واسعة النطاق من نوع OME-Zarr.
تقارن هذه الدراسة أداء 29 خوارزمية لتعلم الآلة، و80 نموذجاً للتعلم العميق، و3 أدوات لدرجات المخاطر الجينية عبر 80 نمطاً ظاهرياً ثنائياً من مجموعة بيانات openSNP، كاشفةً أن نهج تعلم الآلة تفوق على الأدوات التقليدية في 44 نمطاً ظاهرياً بينما كانت درجات المخاطر الجينية متفوقة في الـ 36 المتبقية.
تقدم الورقة البحثية anndataR، وهي حزمة R تتيح التوافق التشغيلي السلس بين لغتي R وPython في مجال علم النسخ المتماثل للخلية الواحدة من خلال السماح بالقراءة والكتابة الأصلية لملفات H5AD، والتحويل من وإلى كائنات SingleCellExperiment أو Seurat، والاختبار الصارم لضمان التوافق طويل الأمد بين اللغتين.
تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات معيارية، تضاعفت سعتها تقريبًا، لمسببات الأمراض الفيروسية التي تصيب الثدييات مع تسميات مضيفة منقحة لتوضيح أن نماذج تعلم الآلة تحقق أداءً تنبؤيًا أفضل بشكل ملحوظ للرتب التصنيفية الأوسع وعندما تتشارك مجموعات التدريب والاختبار في علاقات نسلية وثيقة، مع تسليط الضوء على القيود الحالية لتعميم هذه النماذج على عائلات فيروسية جديدة تمامًا.
يُعد MiRformer إطار عمل توليدي موحد يستفيد من بنية محوّلة مزدوجة (dual-transformer) مع آلية انتباه ذات نافذة منزلقة للتنبؤ بدقة بتفاعلات miRNA-mRNA، وتحديد مواقع الارتباط، وتخليق تسلسلات miRNA محددة الأهداف وذات منطق بيولوجي مباشرة من تسلسلات mRNA الطويلة الخام.
تُعد حزمة أدوات تحديد الهوية العشوائية (SSIT) حزمة MATLAB مفتوحة المصدر، سريعة ومرنة، صُممت لنمذجة ومحاكاة وملاءمة الأنظمة الكيميائية الحيوية العشوائية باستخدام طرق حوسبة متنوعة، مما يتيح استنتاجاً قوياً للمعلمات، ومعالجة الضجيج، وتصميماً تجريبياً أمثلاً لبيانات الخلية الواحدة والبيانات الأخرى القائمة على العد.