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यह शोध पत्र ATR-FTIR और रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी को डीप लर्निंग मॉडल्स के साथ एकीकृत करके, न्यूनतम नमूना आवश्यकताओं के साथ जटिल मिश्रणों के सफल विखंडन (deconvolution) और उच्च सटीकता को प्राप्त करते हुए, डीएनए खंड लंबाई वितरण को मापने के लिए एक तीव्र, लेबल-मुक्त और गैर-विनाशकारी विधि प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र APEX को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक एआई (explainable AI) ढांचा है जो क्रॉस-स्पीशीज रोगजनक लक्ष्य खोज (cross-species pathogen target discovery) और पॉकेट-गाइडेड आणविक डिजाइन को सक्षम करने के लिए विकासवादी एम्बेडिंग (evolutionary embeddings) और ग्राफ अटेंशन नेटवर्क को एकीकृत करता है, जो नवीन ड्रग लक्ष्यों की सफलतापूर्वक पहचान करने और रोगाणुरोधी विकास के लिए विशिष्ट अवरोधक उम्मीदवारों को उत्पन्न करने में सक्षम है।
यह शोधपत्र scDynOmics का परिचय देता है, जो एक स्केलेबल और व्याख्यात्मक ट्रांसफॉर्मर मॉडल है जो जीन नियामक नेटवर्क और Linformer-शैली के अटेंशन का लाभ उठाकर कॉम्पैक्ट मल्टीमॉडल सिंगल-सेल रिप्रजेंटेशन सीखने के लिए है, जिन्हें फिर सेलुलर वर्गीकरण और ट्रेजेक्टरी विश्लेषण में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए लो-रैंक मॉड्यूल के माध्यम से कुशलतापूर्वक अनुकूलित किया जाता है।
यह अध्ययन नेटवर्क फार्माकोलॉजी को प्रयोगात्मक सत्यापन के साथ एकीकृत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि पैनेक्स नोटोजीन्सेंस (Panax notoginseng), NF-κB, MAPK और JAK-STAT सिग्नलिंग मार्गों के बहु-घटक, बहु-लक्ष्य विनियमन के माध्यम से प्रमुख सूजन संबंधी साइटोकिन्स (TNF-α, IL-6, IL-10) को नियंत्रित करके चूहों में त्वचा के घाव भरने की प्रक्रिया को तेज करता है।
SpatialCompassV (SCOMV) एक नवीन कम्प्यूटेशनल टूल है जो पूर्व जैविक एनोटेशन पर निर्भर किए बिना, ट्रांसक्रिप्ट स्थानों और रुचि के क्षेत्रों के बीच सदिश संबंधों (vectorial relationships) को परिमाणित करके, कोशिका और जीन स्थानिक पैटर्न के 'डी नोवो' वर्गीकरण और स्थानिक रूप से विभेदक जीनों की पहचान को सक्षम बनाता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ऑक्सफोर्ड नैनोपोर टेक्नोलॉजीज (ONT) अनुक्रमण सटीकता में हालिया सुधार अब एम्प्लिकॉन की एक विस्तृत श्रृंखला में कच्चे रीड्स (raw reads) से सीधे त्रुटि-रहित एम्प्लिकॉन सीक्वेंस वेरिएंट्स (ASVs) उत्पन्न करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे संदर्भ डेटाबेस पर निर्भरता के बिना उच्च-रिज़ॉल्यूशन प्रोफाइलिंग संभव होती है, हालांकि जटिल नमूनों में बहुत लंबे एम्प्लिकॉन्स के लिए पूर्ण रिज़ॉल्यूशन प्राप्त करने के लिए वर्तमान में पैसिबियो (PacBio) की तुलना में काफी अधिक अनुक्रमण गहराई की आवश्यकता होती है।
यह अध्ययन पोस्ट-ट्रॉमेटिक स्ट्रेस डिसऑर्डर, सिज़ोफ्रेनिया और बाइपोलर डिसऑर्डर में ऑटोइम्यून इन्फ्लेमेशन और संक्रामक रोग पथों से जुड़े साझा आणविक बायोमार्कर, नियामक नेटवर्क और चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान करने के लिए इन सिलिको सिस्टम्स बायोलॉजी दृष्टिकोणों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक व्यापक बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सिंगल-सेल आरएनए-सीक (RNA-seq) डेटा में लोकस-विशिष्ट ट्रांसपोसेबल एलिमेंट विश्लेषण के लिए कम्प्यूटेशनल टूल्स का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जहाँ पुराने इंसर्शन (insertions) को सटीक रूप से मात्राबद्ध किया जा सकता है, वहीं मैपिंग अस्पष्टताओं के कारण नए (young) टीई (TEs) को हल करना कठिन बना हुआ है और यह सर्वोत्तम प्रथाओं के रूप में यूनिक-मैपर रणनीतियों या सबफैमिली एग्रीगेशन (subfamily aggregation) की सिफारिश करता है।
एजेंट-आधारित सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, कैरिबियन *Acropora* बहाली पर यह अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि जबकि संकरण (हाइब्रिडाइजेशन) आनुवंशिक उत्परिवर्तन (जेनेटिक स्वैम्पिंग) का एक कम जोखिम है, यह लाभकारी अनुकूलन अंतर्प्रवेशन (एडैप्टिव इंट्रोग्रेशन) के लिए सीमित क्षमता प्रदान करता है, जो यह सुझाव देता है कि हाइब्रिड-मध्यस्थ आनुवंशिक विनिमय प्रासंगिक प्रबंधन समयसीमा के भीतर मूंगा बहाली में महत्वपूर्ण रूप से सहायता करने की संभावना कम है।
यह शोधपत्र DeepAllele को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो सूक्ष्म नियामक परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने और मौजूदा सांख्यिकीय विधियों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ कार्यात्मक रूप से प्रासंगिक cis-नियामक मोटिफ्स (cis-regulatory motifs) को उजागर करने के लिए स्पष्ट रूप से फेज़्ड (phased) डेटासेट से युग्मित एलील-विशिष्ट इनपुट का लाभ उठाता है।