bioinformatics पेपर

ML4SD: Leveraging Machine Learning and High-Throughput Search Algorithms for an Iterative Growth-Coupled Design Innovation

यह शोधपत्र ML4SD को प्रस्तुत करता है, जो एक सक्रिय-लर्निंग डिज़ाइन-बिल्ड-टेस्ट-लर्न चक्र है जो मशीन लर्निंग को एक नवीन उच्च-थ्रूपुट एल्गोरिदम (gcSwarms) के साथ एकीकृत करता है ताकि ग्रोथ-कपल्ड माइक्रोबियल स्ट्रेन डिज़ाइनों को कुशलतापूर्वक पहचाना जा सके, जिससे पारंपरिक खोज विधियों की तुलना में बहुत कम प्रयोगात्मक पुनरावृत्तियों के साथ काफी अधिक कार्बन यील्ड प्राप्त की जा सकती है।

Gargantilla Becerra, A., Nogales Enrique, J.2026-09-16

💻 bioinformatics

A Turing-Style Test for In-Silico Antibodies: How Sampling Mode Makes WGAN-GP Beat VAE in the Wet Lab

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि वॉर्मस्टीन GANs ने प्रयोगात्मक रूप से व्यवहार्य 'डी नोवो' एंटीबॉडी उत्पन्न करने में वेरिएशनल ऑटोएनकोडर्स से बेहतर प्रदर्शन किया (99% बनाम 5% सफलता), यह असमानता मुख्य रूप से सैंपलिंग रणनीति—अनकंडीशनल जनरेशन बनाम ज्ञात एंटीबॉडी के साथ लेटेंट सीडिंग—द्वारा संचालित थी, न कि अंतर्निहित स्थापत्य श्रेष्ठता द्वारा।

Kummer, A., Mahmoudinobar, F., Liu, W., Davis, J. W., Ma, E. J., Kumar, S.2026-09-16

💻 bioinformatics

Uncertainty-Aware Model Selection with a Calibrated Probability-Generating-Function-Based Bayesian Information Criterion

यह शोधपत्र स्टोकेस्टिक जीन-एक्सप्रेशन मॉडल्स के लिए एक अनिश्चितता-जागरूक मॉडल चयन नियम प्रस्तुत करता है जो सैंपलिंग अनिश्चितता को ध्यान में रखने और कम्प्यूटेशनल दक्षता से समझौता किए बिना जटिल मॉडल्स के अत्यधिक चयन को रोकने के लिए इन्फ्लुएंस फंक्शन्स और कैन्टेली की असमानता (Cantelli's inequality) के माध्यम से प्राप्त डेटा-संचालित थ्रेशोल्ड को शामिल करके पारंपरिक PGF-BIC को उन्नत करता है।

Wang, Y., Shu, Z., Gao, F., Cao, Z.2026-09-16

💻 bioinformatics

Interpretable Machine Learning Reveals Complementary Age-Related Signatures in the Oral and Gut Microbiome

युग्मित मौखिक और आंत माइक्रोबायोम डेटा पर SHAP-आधारित व्याख्यात्मकता (interpretability) का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि जबकि संयुक्त मॉडल नवजात शिशुओं को वयस्कों से अलग करने के लिए केवल आंत के डेटा की पूर्ण भविष्य कहने वाली सटीकता (predictive accuracy) से आगे नहीं बढ़ते हैं, वे मौखिक गुहा से पूरक, गैर-अतिरेक (non-redundant) जैविक हस्ताक्षरों को उजागर करते हैं जिन्हें अन्यथा पारंपरिक सटीकता मेट्रिक्स द्वारा छोड़ दिया जाता।

Ruthbah, C. A., Sadi, T. H., Jahan, N. E. S., Adib, A. N. M. T.2026-09-15

💻 bioinformatics

Hierarchical temporal transformer for cancer grade prediction and cross cancer transfer learning from pathology reports

यह शोध पत्र पदानुक्रमित टेम्पोरल ट्रांसफॉर्मर (HTT) का परिचय देता है, जो एक दो-स्तरीय आर्किटेक्चर है जो अत्याधुनिक कैंसर ग्रेड भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए अनुदैर्ध्य पैथोलॉजी रिपोर्ट और कैंसर-प्रकार एम्बेडिंग का लाभ उठाता है और बिना किसी प्रदर्शन दंड के अनदेखे कैंसर प्रकारों के लिए प्रभावी ज़ीरो-शॉट ट्रांसफर लर्निंग प्रदर्शित करता है।

Brimo, N., Anand, R., Harb, H., Serdaroglu, D. C.2026-09-15

💻 bioinformatics

POME: Graph-based embeddings for partially observed mixed-type data

यह शोध पत्र POME को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित ग्राफ-आधारित एम्बेडिंग मॉडल है जिसे आंशिक रूप से प्रेक्षित मिश्रित-प्रकार के बायोमेडिकल डेटा के लिए निम्न-आयामी निरूपण (low-dimensional representations) उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अत्याधुनिक इम्प्यूटेशन प्रदर्शन प्राप्त करता है और रोगी उपसमूह खोज, भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग (predictive modeling) और थेरेपी अनुशंसा जैसे प्रभावी डाउनस्ट्रीम कार्यों को सक्षम बनाता है।

Woller, F., Arend, L., Kist, A. M., List, M., Rahimi, F., Sirocchi, C., Blumenthal, D. B.2026-09-15

💻 bioinformatics

An interpretable peptide-HLA model emergently learns binding energetics and structure

यह शोध पत्र LAMINA को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक (interpretable) डीप लर्निंग मॉडल है जो सॉफ्ट मोटिफ इंटरैक्शन को एकत्रित करके पेप्टाइड-HLA बाइंडिंग की सटीक भविष्यवाणी करता है, और केवल अनुक्रम डेटा (sequence data) से बाइंडिंग ऊर्जा और संरचनात्मक विशेषताओं को उभरते हुए सीखते हुए अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Chen, S. F., Steele, R. J., Oermann, E. K.2026-09-14

💻 bioinformatics

pydreg: a fast Python package for identifying active cis-regulatory elements from nascent transcription

यह शोध पत्र pydreg को प्रस्तुत करता है, जो नवजात ट्रांसक्रिप्शन (nascent transcription) से सक्रिय सिस-रेगुलेटरी तत्वों (cis-regulatory elements) की पहचान करने के लिए dREG एल्गोरिदम का एक तेज़ और रखरखाव योग्य पायथन पुनर्रूपण (reimplementation) है, जो मूल विधि की सटीकता और अनुकूलता को बनाए रखते हुए रनटाइम और मेमोरी के उपयोग को काफी कम करता है और आधुनिक कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ संगत है।

He, A. Y., Danko, C. G.2026-09-13

💻 bioinformatics

Matched full-UDG and non-UDG ancient DNA libraries reveal trade-offs in post-mortem damage correction for imputation and kinship inference

मध्यकालीन मंगोलियाई व्यक्तियों के मेल खाते फुल-यूडीजी (full-UDG) और नॉन-यूडीजी (non-UDG) प्राचीन डीएनए पुस्तकालयों की तुलना करके, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि विभिन्न कम्प्यूटेशनल डैमेज करेक्शन विधियाँ (ट्रिमिंग, रीस्केलिंग और मास्किंग) साइट रिटेंशन और एरर रिडक्शन के बीच अलग-अलग संतुलन बनाती हैं, इष्टतम विकल्प विशिष्ट डाउनस्ट्रीम विश्लेषण पर निर्भर करता है, जिसमें नॉन-यूडीजी पुस्तकालयों में सटीक किनशिप इन्फरेंस (kinship inference) के लिए सुधारा गया डेटा आवश्यक सिद्ध होता है।

Ravdandorj, O., Sampildondov, C., Janchiv, K., Gakuhari, T.2026-09-13

💻 bioinformatics

A Framework for Quantifying DNA Methylation Heterogeneity and Detecting Co-methylated loci from Native Nanopore Sequencing

यह शोध पत्र DMRcaller पैकेज में एकीकृत एक स्केलेबल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सिंगल-मॉलिक्यूल डीएनए मिथाइलेशन विषमता को मापने और सह-मिथाइलेटेड लोकी (co-methylated loci) का पता लगाने के लिए नेटिव ऑक्सफोर्ड नैनोपोर सीक्वेंसिंग का लाभ उठाता है, जिससे उन एपिजेनेटिक पैटर्न और नियामक अंतःक्रियाओं का अनावरण होता है जो पारंपरिक साइट-स्तरीय औसत विश्लेषणों द्वारा ओझल हो जाते हैं।

Kim, Y. J., Zabet, N. R.2026-09-13

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