170 ورقة بحثية
تستخدم هذه الدراسة إطاراً حوسبياً ثنائي الأبعاد مبتكراً لتوضيح أنه في حين أن سدادات الصفائح الدموية الأكثر كثافة تسرع من بدء تجلط الفبرين بالقرب من محيط الوعاء الدموي عن طريق تركيز الثرومبين، فإنها تقيد في الوقت ذاته النقل داخل السدادة، مما يكشف عن مقايضة ميكانيكية حيث قد يؤدي التكثيف السريع للسدادة إلى إعاقة تكوين الفبرين الداخلي الضروري لاستقرار الخثرة بشكل مستدام.
تسلط هذه الورقة الضوء على ندرة البيانات الهيكلية ثلاثية الأبعاد التجريبية حول وسائط طي البروتين، وتبرهن على فشل أدوات التنبؤ بالبنية الأصلية الحالية مثل AlphaFold2 في نمذجة هذه الحالات غير الأصلية، وتدعو إلى تطوير طرق جديدة تراعي الديناميكيات لتعزيز فهم طي البروتين والأمراض ذات الصلة.
تقدم هذه الورقة MolSeek-OCR، وهو نموذج مُعدل من DeepSeek-OCR-2 للتعرف البصري على البنى الكيميائية، يستخدم استراتيجية ضبط دقيق تدريجي على مرحلتين باستخدام بيانات اصطناعية وبيانات براءات اختراع لتحقيق دقة تنافسية على مستوى التسلسل، رغم أنه لا يزال يتأخر عن النماذج الرائدة التي تحول الصور إلى رسوم بيانية ويفشل في التحسن أكثر من خلال التعلم التعزيزي أو تنقية البيانات في مرحلة ما بعد التدريب.
تقدم هذه الورقة "كوكبات المخروط الذاتي" (eigencone constellations)، وهي إطار عمل هرمي يدمج الرسوم البيانية المكانية المتفرقة في قشور كروية متمركزة مقسمة حسب الكتلة الطيفية لتحديد مقياس هندسي لقياس المسافة الطيفية وتمكين مسارات تعديل رسوم بيانية حتمية وفعالة تُعرف باسم "المسيرات المتماثلة" (isomorphic walks).
تقدم هذه الورقة DrugPlayGround، وهو إطار عمل مبتكر صُمم لتقييم النماذج اللغوية الكبيرة والتمثيلات المتجهة (embeddings) بشكل موضوعي من حيث قدرتها على توليد أوصاف دقيقة متعلقة بالأدوية وتقديم مبررات قائمة على خبرة علمية للخصائص الفيزيائية والكيميائية، والتآزر، والتفاعلات، والاستجابات الفسيولوجية، مما يعالج النقص الحالي في التقييم المعياري في مجال اكتشاف الأدوية.
يُعد ViraHinter إطار عمل جديداً للتعلم العميق ثنائي الأنماط يدمج بين التوليد الهيكلي وتمثيل التسلسل للتنبؤ بدقة بالتفاعلات بين الفيروس والمضيف، متفوقاً بذلك على النماذج الحالية في تحديد عوامل المضيف الجديدة وتمكين الاكتشاف واسع النطاق لمضادات الفيروسات عبر عائلات فيروسية متنوعة.
تُبين هذه الورقة أن اختيار التمثيل الجزيئي يشكل بشكل جوهري تفسير ديناميكيات التشكيل البروتيني، وتدفع باتجاه إطار عمل مقارن، كما تُقدم ميزة "التوجيه" (Orientation) ومكتبة "ماني بروت" (ManiProt) لالتقاط جوانب متكاملة من حركة البروتين لا يمكن لأي تمثيل منفرد أن يكشف عنها بالكامل.
تقترح هذه الورقة إطار "محاذاة التوزيع التنافسي" (ADA)، وهو إطار عمل غير مرتبط بنطاق محدد يجسّر الفجوة بين المحاكاة والتجربة من خلال التدريب المسبق لنموذج توليدي على بيانات محاكاة كاملة الملاحظة، ثم محاذاته مع ملاحظات تجريبية جزئية لاستعادة توزيع الملاحظات المستهدف.
تقدم هذه الورقة TransIP، وهو إطار عمل جديد قائم على المحولات (Transformer) يحقق أداءً هو الأفضل في حالته (state-of-the-art) في الجهود بين الذرية المتعلمة آلياً من خلال تعلم التكافؤ الدوراني SO(3) عبر تحسين فضاء التضمين بدلاً من الاعتماد على قيود معمارية متكافئة صريحة أو تعزيز البيانات.
تستخدم هذه الدراسة إطار الميكانيكا الإحصائية لتوضيح أن تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على التنبؤ ببنية البروتين يكون مثاليًا عند درجات حرارة متوسطة، حيث تُظهر نماذج المحولات خصائص تعلم مستقرة ومعلمات محفوظة دون حدوث تحولات طورية من الدرجة الأولى، بينما تكشف أيضًا أن درجات الحرارة الأعلى وأبعاد التضمين تعزز قدرة مصفوفة الانتباه على التنبؤ بخرائط اتصال البروتين.