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यह शोध पत्र ETSAM को प्रस्तुत करता है, जो विविध प्रयोगात्मक और सिम्युलेटेड क्रायो-ईटी (cryo-ET) डेटा पर प्रशिक्षित एक फाइन-ट्यून्ड टू-स्टेज SAM2-आधारित डीप लर्निंग मॉडल है, जो इस तकनीक के अंतर्निहित निम्न सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो और मिसिंग वेज आर्टिफैक्ट्स के बावजूद सेल मेम्ब्रेन के स्टेट-ऑफ-द-आर्ट, रोबस्ट सेगमेंटेशन को प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि एक "आभासी कोशिका" (वर्चुअल सेल) प्राप्त करने के लिए मानक संरेखण-आधारित बहुविध संलयन (मल्टीमॉडल फ्यूजन) से तालमेल-अधिकतमीकरण एकीकरण की ओर स्थानांतरित होने की आवश्यकता है, जैसा कि एक नए मीट्रिक द्वारा प्रदर्शित होता है जो दर्शाता है कि जटिल जैविक कार्यों को क्रॉस-मोडल इंटरैक्शन से लाभ होता है जबकि सरल कार्यों को प्रमुख यूनिमोडल मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग द्वारा कुशलतापूर्वक संभाला जाता है।
स्पैनिंग-ट्री विभाजन फलनों (spanning-tree partition functions) का उपयोग करके गॉसियन नेटवर्क मॉडल का सामान्यीकरण करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि KRAS सक्रियण एक एन्ट्रॉपी-संचालित प्रक्रिया है जो एक एन्थैल्पी-एन्ट्रॉपी क्षतिपूर्ति तंत्र द्वारा अभिलक्षित है, जहाँ सक्रिय अवस्था की ऊर्जात्मक लागत की भरपाई अनुरूपण (conformational) एन्ट्रॉपी में महत्वपूर्ण लाभ से की जाती है, जिसमें स्विच I को न्यूक्लियोटाइड-संचालित नेटवर्क पुनर्गठन के प्राथमिक एलोस्टेरिक लोकस के रूप में पहचाना गया है।
यह शोधपत्र ग्राफ लेंस लाइट (Graph Lens Lite) का परिचय देता है, जो एक ब्राउज़र-आधारित इंटरैक्टिव टूल है जिसे एक्सप्रेसिव क्वेरीइंग (expressive querying), टोपोलॉजिकल विश्लेषण और अनुकूलन योग्य स्टाइलिंग जैसी विशेषताओं के माध्यम से रोग संबंधी पैथोबायोलॉजी और ड्रग मैकेनिज्म ऑफ एक्शन के अध्ययन के लिए जैविक नेटवर्क को विज़ुअलाइज़ करने, विश्लेषण करने और साझा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
ToxiVerse एक मुक्त रूप से सुलभ, उपयोगकर्ता के अनुकूल वेब प्लेटफॉर्म है जो क्यूरेटेड विषाक्तता डेटासेट, रासायनिक बायोप्रोफाइलिंग और स्वचालित मशीन लर्निंग टूल को एकीकृत करता है ताकि बिना प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता वाले शोधकर्ताओं को रासायनिक विषाक्तता का अनुमान लगाने और दवा विकास एवं पर्यावरणीय सुरक्षा में सहायता करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह अध्ययन GPCR पेप्टाइड डिजाइन के लिए डीप लर्निंग-आधारित विधियों का बेंचमार्किंग करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि जनरेटिव मॉडल पेप्टाइड बैकबोन को पर्याप्त रूप से सैंपल करते हैं, वर्तमान पाइपलाइन महत्वपूर्ण आत्मविश्वास अतिरंजना (confidence overestimation) और अनुक्रम स्मृति (sequence memorization) से ग्रस्त हैं, जो एक अनसुलझे स्कोरिंग समस्या को उजागर करती है जो वैध डिजाइनों की विश्वसनीय पहचान में बाधा डालती है।
यह शोध पत्र SpatialLeiden एल्गोरिदम का एक विस्तार प्रस्तुत करता है जो लचीले नेबर-ग्राफ मल्टीप्लेक्सिंग के माध्यम से मल्टी-सैंपल, 3D और मल्टीमॉडल स्थानिक ओमिक्स डेटा के स्केलेबल, एटलस-स्केल क्लस्टरिंग को सक्षम बनाता है, जो मानक हार्डवेयर पर उत्कृष्ट मॉडुलैरिटी और स्थिरता प्रदान करते हुए scverse इकोसिस्टम के साथ एकीकृत होता है।
HMM-Flagger एक संदर्भ-मुक्त (reference-free) उपकरण है जो सिंथेटिक डेटा पर उच्च सटीकता प्रदर्शित करता है और HG002 एवं ह्यूमन पैनजीनोम रेफरेंस कंसोर्टियम जैसे मानव जीनोम प्रोजेक्ट्स में मिसअसेंबली की पहचान करने और नवीन कॉन्फ़िगरेशन को मान्य करने में सफल रहा है, जो कि हैप्लोटाइप-रिजॉल्व्ड जीनोम असेंबली में संरचनात्मक त्रुटियों का पता लगाने के लिए हिडन मार्कोव मॉडल का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र TreeMS2 प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल और एनोटेशन-स्वतंत्र कम्प्यूटेशनल ढांचा है जो प्रोटिओमिक और मेटाबोलॉमिक फेनोटाइप्स में विकासवादी संबंधों और कार्यात्मक अनुकूलनों को प्रकट करने के लिए कच्चे मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा से सीधे आणविक फाइलोजेनी (molecular phylogenies) का निर्माण करता है।
यह शोध पत्र STEQ को प्रस्तुत करता है, जो जीन वृक्षों (gene trees) से बड़े पैमाने पर प्रजाति वृक्षों (species trees) का अनुमान लगाने के लिए एक तेज़ और सांख्यिकीय रूप से सुसंगत दूरी-आधारित विधि है, जो ASTRAL जैसे अग्रणी तरीकों के साथ प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करते हुए बेहतर स्केलेबिलिटी प्रदान करता है।