170 ورقة بحثية
تكشف هذه الدراسة أن البروتومات عبر الحياة الخلوية والفيروسية تُظهر تركيباً عنصرياً متسقاً بشكل لافت يسبق السلف المشترك الأخير لجميع الكائنات الحية، مما يشير إلى أن القيود الكيميائية الحيوية الأساسية، بدلاً من القرابة التطورية أو استخدام أحماض أمينية محددة، هي التي شكلت اختيار واستقرار الأبجدية الحديثة للأحماض الأمينية.
تكشف هذه الورقة أن نموذج لغة البروتين ESM2-8M يتنبأ بالقاعدة البيولوجية العالمية لبدء الميثيونين ليس من خلال التعرف المباشر على البقايا المحجوبة، بل عبر استرجاع أولوية إحصائية بواسطة دائرة حوسبية موزعة ومعقدة، مما يثبت أن الثقة العالية للنموذج قد تعكس افتراضات إحصائية بدلاً من أدلة بيولوجية حقيقية.
يقدم MoleCode لغة جزيئية صريحة الرسوم البيانية وخالية من التدريب، تستبدل التمثيلات الخطية الضمنية مثل SMILES بعلاقات هيكلية صريحة، مما يمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من التفكير مباشرة في الطوبولوجيا الجزيئية ومعالجتها لتحسين الأداء في المهام الكيميائية المعقدة.
تقدم الورقة البحثية SAE-RNA، وهو نموذج للمشفّر التلقائي المتناثر (sparse autoencoder) يفسر تمثيلات نماذج لغة الحمض النووي الريبوزي (RNA) عبر رسم خرائط لها إلى سمات بيولوجية بمستوى بشري، مما يعمل كمسبار على مستوى التمثيل لتوصيف كيفية تنظيم هذه النماذج للمعلومات البيولوجية وتحديد المكونات المتناثرة المتعلقة بهوية عائلة الحمض النووي الريبوزي والسياق الهيكلي.
تقدم هذه الورقة \themodel{}، وهو إطار عمل انتشار جديد متعدد الدقة وموجه بالترانسكريبتوم، يعالج الطبيعة غير محددة المعالم للتصميم الدوائي القائم على الترانسكريبتوم من خلال سد الفجوة بين المجال البيولوجي والمجال الكيميائي لتوليد جزيئات مشروطة بانتقالات الحالة الخلوية المرغوبة.
تقدم هذه الورقة "ميكانيكا الفضاء-التردد" (Frequency-Space Mechanics)، وهي إطار عمل خالٍ من الإحداثيات يرمز البروتينات كرسوم بيانية توافقية ميكانيكية بناءً على الديناميكيات الاهتزازية بدلاً من التسلسل أو البنية الساكنة، مما يثبت أن مثل هذه التمثيلات القائمة على الفيزياء يمكنها التنبؤ بدقة بوظيفة البروتين واستيعاب الحالات الوظيفية الديناميكية مثل تبديل الطي.
تقترح هذه الورقة صياغة لنموذج "Evoformer" تعتمد على المعادلات التفاضلية العادية العصبية (Neural ODE) ذات العمق المستمر، مما يقلل بشكل كبير من التكاليف الحسابية واستهلاك الذاكرة مع الحفاظ على القدرة على التنبؤ ببنى بروتينية معقولة، مقدمةً بذلك بديلاً خفيف الوزن وتكيفياً للنماذج التقليدية للتعلم العميق مثل "AlphaFold".
تقدم هذه الورقة هدف "غرو-فاسترين" المشترك (JGW)، وهو امتداد لمسافة "غرو-فاسترين" التقليدية يتيح مطابقة فعالة ودقيقة لعدة كائنات في آن واحد، مما يظهر أداءً فائقاً في تطبيقات تتراوح من محاذاة الأشكال الهندسية إلى نمذجة المعقدات الجزيئية الحيوية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل لتعلم الآلة لمحاكاة الديناميكا الجزيئية خشنة الحبيبات، والذي يعزز مطابقة القوة التقليدية بمطابقة حاصل ضرب هسيان ستوكاستيك (عشوائي) لدمج معلومات الانحناء من الدرجة الثانية، مما يحسن بشكل كبير من دقة وقابلية نقل جهود المحاكاة خشنة الحبيبات لمحاكاة الجزيئات الحيوية.
تقدم هذه الورقة Ensembits، وهو أول مُجزئ (tokenizer) صُمم لتمثيل المجموعات التشكيلية للبروتينات، والذي يتفوق على المُجزئات الحالية للهياكل الساكنة في التنبؤ بحركة البقايا والخصائص الوظيفية، مع تمكين نمذجة لغة البروتين المدركة للديناميكيات من خلال هدف تقطير إطاري مبتكر.