1211 पेपर
EGGS एक C-आधारित सॉफ़्टवेयर टूल है जिसे लापता साइटों वाले प्रतिकृति (replicates) के अनुभवजन्य जीनोटाइप डेटा को सामान्य बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह प्रारूप रूपांतरण, चरण हटाने (phase removal), तथा अनुक्रमण त्रुटियों (sequencing errors) और डीमिनेशन (deamination) के अनुकरण जैसी विविध कार्यात्मकताएँ प्रदान करता है।
CycleGRN एक नवीन ढांचा है जो चक्रीय जैविक प्रक्रियाओं को स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशंस (stochastic differential equations) के रूप में मॉडल करके और फ्लो-अलाइन्ड निर्देशित ग्राफों (flow-aligned directed graphs) का उपयोग करके सिंगल-सेल आरएनए-सीक्वेन्सिंग (single-cell RNA-seq) डेटा से जीन नियामक नेटवर्क का अनुमान लगाता है, जिससे बिना किसी टेम्पोरल बिनिंग (temporal bining) या स्प्लिसिंग डायनेमिक्स (splicing dynamics) की आवश्यकता के दोलनी (oscillatory) और दिशात्मक जीन अंतःक्रियाओं को सटीक रूप से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।
MOSAIC एक स्पेक्ट्रल फ्रेमवर्क है जो जनसंख्या-स्तर के सिंगल-सेल मल्टी-ओमिक्स डेटा को एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन फीचर-बाय-सैंपल जॉइंट एम्बेडिंग में एकीकृत करता है ताकि डिफरेंशियल कनेक्टिविटी विश्लेषण, अनसुपरवाइज्ड सबग्रुप डिटेक्शन और बेहतर क्लिनिकल आउटकम प्रेडिक्शन के माध्यम से सिस्टम-लेवल फेनोटाइपिक कैरेक्टराइजेशन को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र MAP को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्ञान-संचालित ढांचा (framework) है जो तंत्र-जागरूक एम्बेडिंग (mechanism-aware embeddings) उत्पन्न करने के लिए एक बड़े पैमाने के जैविक ज्ञान ग्राफ और कंट्रास्टिव लर्निंग को एकीकृत करता है, जिससे अनप्रोफाइल्ड दवाओं के प्रति सिंगल-सेल प्रतिक्रियाओं का सटीक ज़ीरो-शॉट पूर्वानुमान संभव होता है और मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में सामान्यीकरण (generalization) में सुधार होता है।
SpaMOAL एक ग्राफ-आधारित कंट्रास्टिव लर्निंग विधि है जो स्थानिक ऊतकों के डोमेन की सटीक पहचान करने के लिए स्थानिक निर्देशांकों, हिस्टोलॉजिकल छवियों और मल्टी-ओमिक्स आणविक प्रोफाइल को एकीकृत करती है, जो बेंचमार्किंग अध्ययनों में मौजूदा दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह अध्ययन एक अनुकूलतम परिवहन-आधारित (optimal transport-based) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो वायरल संक्रमण के दौरान ऊतकों में निरंतर CD8 T कोशिका विभेदन और प्रवासन प्रक्षेपवक्रों का पुनर्निर्माण करता है, जो आंतों में प्रवेश की विशिष्ट लहरों को प्रकट करता है और परिसंचारी (circulating) से ऊतक-निवासी स्मृति (tissue-resident memory) नियति के बीच अंतर करने वाले एक प्रमुख नियामक के रूप में AP4 की पहचान करता है।
यह शोध पत्र **keju** को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित सांख्यिकीय मॉडल है जो DNA काउंट्स पर सशर्त होने के माध्यम से बैच-विशिष्ट और मोडैलिटी-विशिष्ट अनिश्चितताओं को ध्यान में रखकर मासिवली पैरेलल रिपोर्टर एसे (MPRA) अनुमान की संवेदनशीलता और फॉल्स पॉजिटिव रेट नियंत्रण में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह अध्ययन उच्च-आयामी ओमिक्स वर्गीकरण के लिए विभिन्न मॉडल-मुक्त सुदृढ़ स्क्रीनिंग विधियों का बेंचमार्किंग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि BcorSIS दृष्टिकोण टाइप 1 मधुमेह से संबंधित बहु-जैव चिकित्सा डेटासेट सहित कई डेटासेट में सबसे प्रभावी और गणनात्मक रूप से कुशल फीचर चयन प्रदान करता है।
GeCCo एक गणितीय रूप से आधारित ढांचा प्रस्तुत करता है जो कोशिकाओं को जीन कार्यक्रमों के एक कठोरता से व्युत्पन्न पदानुक्रम पर प्रक्षेपित करके कोशिका पहचानों का निर्माण करता है, जिससे मौजूदा क्लस्टरिंग विधियों की ज्यामितीय विसंगति को हल करते हुए उत्कृष्ट पदानुक्रमित निरंतरता प्राप्त होती है और सिंगल-सेल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स में नवीन जैविक अवस्थाओं को प्रकट किया जाता है।
यह शोध पत्र bionSBM को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-आधारित टॉपिक मॉडलिंग विधि है जो सिंगल-सेल मल्टी-ओमिक डेटा को एकीकृत करती है ताकि अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर क्लस्टरिंग प्रदर्शन और जैविक व्याख्यात्मकता प्राप्त की जा सके।