1012 पेपर
यह शोध पत्र Boltz2ESI को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क है जो नेटिव को-फोल्डिंग के माध्यम से एंजाइम-सबस्ट्रेट इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करने के लिए एक बायोमॉलिक्यूलर फाउंडेशन मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे सक्रिय-साइट प्लास्टिसिटी (active-site plasticity) को कैप्चर किया जा सके और बायोकैटलिस्ट खोज एवं पाथवे स्पष्टीकरण को गति देने के लिए मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।
यह शोध पत्र GraNPA को प्रस्तुत करता है, जो केवल कुछ व्यक्तियों का उपयोग करके, बिना किसी संदर्भ पूर्वाग्रह (reference bias) या अतिरिक्त जनसंख्या डेटा के, फेनोटाइप से संबंधित जीनोमिक क्षेत्रों की पहचान करने के लिए पैनजीनोम वेरिएशन ग्राफ्स पर GWAS जैसी एसोसिएशन स्टडीज करता है।
DPCGS एक नवीन कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क है जो विशिष्ट सेल उप-जनसंख्याओं (cell subpopulations) और नियामक कार्यक्रमों (regulatory programs) में आनुवंशिक जोखिम के उच्च-रिज़ॉल्यूशन मैपिंग को प्राप्त करने के लिए GWAS सारांश सांख्यिकी को सिंगल-सेल आरएनए-अनुक्रमण (single-cell RNA-sequencing) डेटा के साथ एकीकृत करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करता है और अल्जाइमर एवं अस्थमा जैसी जटिल बीमारियों के सेलुलर तंत्रों में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
2023 और 2025 के बीच तीन ओपन कॉल्स और तीन पब्लिक चैलेंजेस के निष्पादन के माध्यम से, AI4Life पहल ने 22 बायोइमेज विश्लेषण परियोजनाओं को सहायता प्रदान की और यह उजागर किया कि जबकि FAIR डीप लर्निंग को अपनाने में महत्वपूर्ण कार्यान्वयन बाधाएं हैं, जीव विज्ञान में वैज्ञानिक AI के लिए प्राथमिक बाधा पद्धति विकास में नहीं बल्कि डेटा, एनोटेशन और साझा बुनियादी ढांचे की उपलब्धता में निहित है।
स्पेक्ट्रोनॉट-एनएफ (Spectronaut-nf) एक स्केलेबल नेक्स्टफ्लो (Nextflow) पाइपलाइन है जो उच्च-प्रदर्शन वाले कंप्यूटिंग वातावरणों पर बड़े पैमाने के डीआईए (DIA) प्रोटिओमिक्स डेटासेट के कुशल, समानांतर प्रसंस्करण को सक्षम बनाती है, जो सिंगल-वर्कस्टेशन या सिंगल-नोड सेटअप की तुलना में पहचान परिणामों में निरंतरता बनाए रखते हुए विश्लेषण समय को काफी कम कर देती है।
यह शोध पत्र एक पूर्णतः स्वचालित, तीन-चरणीय ज्यामितीय-से-तंत्रिका (geometric-to-neural) कैस्केड पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो संवेदनशीलता-भारित एमआरआई (susceptibility-weighted MRI) में सेरेब्रल माइक्रोब्लीड्स के उच्च-सटीकता वाले पता लगाने के लिए न्यूनतम मानव-इन-द-लूप लेबल पर प्रशिक्षित दो हल्के 3D ResNet क्लासिफायर के साथ विषय-अनुकूलित अनसुपरवाइज्ड कैंडिडेट जनरेशन को जोड़ता है, जबकि संवहनी और गैर-संवहनी मिमिक्स (vascular and non-vascular mimics) से होने वाले फॉल्स पॉजिटिव्स को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।
इस पांडुलिपि को इसलिए वापस ले लिया गया है क्योंकि मौलिक "डेविएशन एरर" (Deviation Error) मीट्रिक को मशीन लर्निंग भविष्यवाणियों का आकलन करने के लिए एक उचित स्कोरिंग नियम के रूप में स्थापित करने से पहले पर्याप्त गणितीय औपचारिकता और सैद्धांतिक सत्यापन की आवश्यकता है।
स्पेसलैंड (Spaceland) एक आकृति विज्ञान-निर्देशित (morphology-guided) कम्प्यूटेशनल ढांचा है जो विरल स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स (sparse spatial transcriptomics) को क्रमिक H&E हिस्टोलॉजी के साथ एकीकृत करके संपूर्ण अंगों के निरंतर, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले 3D आणविक एटलस का पुनर्निर्माण करता है, जिससे व्यापक प्रयोगात्मक नमूनाकरण की आवश्यकता के बिना स्केलेबल वर्चुअल टिश्यू मॉडलिंग सक्षम होता है।
यह अध्ययन 343 विषयों के हृदय गति परिवर्तनशीलता (हार्ट रेट वेरिएबिलिटी) डेटा से जैविक आयु का अनुमान लगाने के लिए मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन (MLR), बायस-करेक्टेड MLR और क्लेमेरा-डौबल मेथड (KDM) की तुलना करता है, जिसमें यह पाया गया कि KDM न्यूनतम अनुमान त्रुटि प्रदान करता है जबकि बायस-करेक्टेड MLR, अनकरेक्टेड MLR की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदान करता है लेकिन यह क्रोनोलॉजिकल आयु पर अपनी निर्भरता के कारण सीमित है।
यह शोध पत्र एक विविक्त व्युत्क्रम रेंडरिंग (डिस्क्रीट इनवर्स रेंडरिंग) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो जैविक छवि विश्लेषण को एक वैश्विक रूप से इष्टतम पूर्णांक प्रोग्रामिंग समस्या के रूप में सूत्रबद्ध करता है, जो डिटेक्शन, ट्रैकिंग और इवेंट इन्फरेंस को एकीकृत करके मानक स्थानीय-निर्णय पाइपलाइनों की तुलना में विशेष रूप से कम-सिग्नल इमेजिंग परिदृश्यों में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।