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यह शोध पत्र SLEEC को प्रस्तुत करता है, जो एक अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised) शिक्षण ढांचा है जो अत्याधुनिक एंजाइम वर्गीकरण प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मल्टीपल सीक्वेंस एलाइनमेंट-आधारित डेटा ऑग्मेंटेशन का लाभ उठाता है और साथ ही व्याख्या योग्य अवशेष-स्तरीय (residue-level) एनोटेशन और सामान्य अनुक्रम संशोधनों के प्रति मजबूती प्रदान करता है।
यह शोधपत्र एक अद्वितीय 7-अंकों वाले वर्गीकरण कोड के माध्यम से रिक्तिका युक्त कोशिकाओं (vacuolated cells) में बहु-आकारिक फेनोटाइप की सह-अस्तित्व और गंभीरता का प्रोफाइल करने के लिए होलो-टोमोग्राफिक फ्लो साइटोमेट्री और फ्रैक्टल विश्लेषण का उपयोग करते हुए एक AI-संचालित, लेबल-मुक्त पाइपलाइन प्रस्तुत करता है।
वर्चुअल इमर्शन इन बायोमेडिकल इंजीनियरिंग (VIBE) कार्यक्रम एक स्केलेबल, निःशुल्क और समावेशी ऑनलाइन मंच प्रदान करता है जो दुनिया भर के स्नातक छात्रों को सहयोगात्मक, सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील आभासी अनुभवों के माध्यम से इंजीनियरिंग डिजाइन कौशल और वैश्विक दक्षताओं को विकसित करने में सक्षम बनाता है।
लेखक CARBONITE पेश करते हैं, जो एक स्केलेबल सिंगल-सेल इमेजिंग फ्रेमवर्क है जो लाइव कैल्शियम डायनेमिक्स को प्रोटीन एक्सप्रेशन के साथ जोड़ता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि कार्डियोमायोसाइट पहचान और कार्यात्मक विषमता (हेटरोजीनिटी) केवल कैनोनिकल सबटाइप मार्कर्स के बजाय परमाणु अवस्था (न्यूक्लियर स्टेट) जैसे कारकों द्वारा संचालित होती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लचीले पॉलीइमाइड प्रोब्स, स्टिफ सिलिकॉन प्रोब्स की तुलना में माउस सेरेब्रल कॉर्टेक्स में काफी कम ऊतक क्षति और प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया का कारण बनते हैं, जो दीर्घकालिक न्यूरोडिवाइस एकीकरण को अनुकूलित करने में सामग्री के लचीलेपन और इम्प्लांटेशन गहराई की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करता है।
लिजिफाई 2.0 (Ligify 2.0) एक इंटरैक्टिव वेब सर्वर है जो लिजिफाई बायोइनफॉर्मेटिक पद्धति का विस्तार करके 13,000 से अधिक ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर-स्मॉल मॉलिक्यूल इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करता है, जो व्यापक विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स, प्लास्मिड डिज़ाइन क्षमताएं और रोगजनक बैक्टीरिया के लिए प्रयोगात्मक रूप से प्रमाणित बायोसेन्सर उम्मीदवार प्रदान करता है ताकि रासायनिक-नियंत्रित जैविक प्रणालियों के विकास को सुगम बनाया जा सके।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक 1D U-Net डीप लर्निंग मॉडल सामान्य रूप से विकसित बच्चों में सरफेस इलेक्ट्रोमाइयोग्राफी संकेतों से सैजिटल प्लेन टखने और घुटने के जोड़ों के कोणों का सटीक अनुमान लगा सकता है, जो बाल चिकित्सा गेट (चाल) मूल्यांकन के लिए पारंपरिक मोशन कैप्चर प्रणालियों का एक पोर्टेबल और गैर-आक्रामक विकल्प प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक कुशल, फ्यू-शॉट निर्देशित विकास (डायरेक्टेड इवोल्यूशन) पद्धति प्रस्तुत करता है जो सांख्यिकीय भौतिकी-आधारित पोस्ट-ट्रेनिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़े पैमाने पर प्री-ट्रेंड प्रोटीन लैंग्वेज मॉडल्स को अनुकूलित करता है, ताकि विरल प्रयोगात्मक रैंकिंग से विविध, उच्च-फिटनेस वाले प्रोटीन अनुक्रम उत्पन्न किए जा सकें और साथ ही उनके बायोफिजिकल गुणों में व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके।
यांत्रिक सिमुलेशन (mechanistic simulations) प्रकट करते हैं कि मस्तिष्क के सूक्ष्म संवहनी नेटवर्क का संगठन और हेमोडायनामिक परफ्यूजन अंतर्निहित ऑक्सीजन परिवहन भंडार प्रदान करते हैं जो कॉर्टिकल ऊतकों को हाइपोक्सिया से बचाते हैं, हालांकि धमनी संतृप्ति में उम्र संबंधी गिरावट और केशिका प्रवाह का रुकना (capillary flow stalling) इस लचीलेपन से समझौता कर सकता है।
CAR T-सेल्स में 1,200 से अधिक प्राकृतिक इंट्रासेल्युलर डोमेन की स्क्रीनिंग करके, यह अध्ययन प्रकट करता है कि इम्यूनोफेनोटाइप विभेदन व्यक्तिगत सिग्नलिंग मोटिफ्स द्वारा नहीं, बल्कि कोस्टिम्युलेटरी डोमेन के भीतर कई मोटिफ्स के एकीकृत संयोजी आउटपुट द्वारा निर्धारित होता है, जो तर्कसंगत CAR इंजीनियरिंग के लिए एक नया ढांचा प्रदान करता है।