856 पेपर
यह शोध पत्र बैक्टीरियल सिंगल-सेल आरएनए-सीक्वेंसिंग (RNA-seq) डेटा के कुशल, सटीक और समान प्री-प्रोसेसिंग को सक्षम करने के लिए 'कलिस्टो-बस्टूल' (kallisto-bustools) सुइट को अनुकूलित करता है, जो ऑपेरॉन (operons) और लघु जीन लंबाई द्वारा उत्पन्न चुनौतियों का समाधान करते हुए माइक्रोबियल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स के लिए एक स्केलेबल आधार स्थापित करता है।
यह शोध पत्र COSMOS+ को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक ढांचा (interpretable framework) है जो रोग के चालकों (disease drivers) के बारे में कार्यक्षम परिकल्पनाएं उत्पन्न करने के लिए डेटा-संचालित मल्टी-ओमिक्स फैक्टर विश्लेषण को यांत्रिक पूर्व ज्ञान (mechanistic prior knowledge) के साथ एकीकृत करता है और कारण संकेत प्रसार (causal signal propagation) को मॉडल करता है, जिसे स्तन कैंसर प्रतिरोध मॉडलों और रोगी समूहों में अनुप्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।
Verticall एक तेज़, गैर-पैरामीट्रिक, ओपन-सोर्स टूल है जिसे बड़े पैमाने के बैक्टीरियल जीनोमिक डेटासेट्स (सैकड़ों से हजारों जीनोम तक) में पुनर्संयोजन (recombination) को कुशलतापूर्वक पहचानने और पुनर्संयोजन-मुक्त फाइलोगेनी (phylogenies) उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो विविध विकासवादी पैमानों पर Gubbins और ClonalFrameML जैसे मौजूदा तरीकों के समान या बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र Mievformer को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मास्क्ड सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो स्थानिक ओमिक्स डेटा में सेलुलर और माइक्रोएन्वायरमेंटल विषमता को प्रभावी ढंग से जोड़ता है, अपने स्थानिक संदर्भ के अधीन सेल अवस्थाओं के संभाव्य निरूपण (प्रोबेबिलिस्टिक रिप्रेजेंटेशन) को सीखकर, जिससे यह निश क्लस्टरिंग में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और जैविक रूप से महत्वपूर्ण सेल उप-जनसंख्याओं और जीन-अभिव्यक्ति हस्ताक्षरों की खोज को सक्षम बनाता है।
यह अध्ययन एक "जीनोमिक बोलियों" (genomic dialects) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि प्रजाति-विशिष्ट कोडन उपयोग पूर्वाग्रह पैटर्न, जो वास्तविक वंशावली के बजाय अनुवाद संबंधी शुद्धता और प्रोटीन स्थिरता बाधाओं को दर्शाते हैं, अमीनो एसिड के भौतिक-रासायनिक गुणों और दूसरे कोडन बेस वर्गीकरण द्वारा महत्वपूर्ण रूप से आकार लेते हैं।
यह शोध पत्र "इटरेटिव सैंपलिंग" (iterative sampling) को प्रस्तुत करता है, जो 'मेमर्ना' (memerna) टूल में कार्यान्वित एक नियतात्मक और स्केलेबल ढांचा है जो मुक्त ऊर्जा के बढ़ते क्रम में आरएनए (RNA) द्वितीयक संरचनाओं को पूर्णतः सूचीबद्ध करता है, जिससे को-ट्रांसक्रिप्शनल फोल्डिंग के कुशल मॉडलिंग और काइनेटिक ट्रैप्स की पहचान को सक्षम करने के लिए स्टोकेस्टिक विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।
SpaceBender स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स (spatial transcriptomics) के लिए एक नवीन, ओपन-सोर्स डिनोइज़िंग (denoising) विधि है जो आरएनए डिफ्यूजन शोर (RNA diffusion noise) को हटाने के लिए स्थानिक-विशिष्ट जानकारी का लाभ उठाती है, जिससे यह मौजूदा उपकरणों से बेहतर प्रदर्शन करती है और विभिन्न डेटा रिज़ॉल्यूशन पर उन्नत जैविक अंतर्दृष्टि को प्रकट करती है।
यह अध्ययन एक टेंसर-व्युत्पन्न समानता नेटवर्क ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कोलोरेक्टल कैंसर स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा को विघटित करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि ऊतक संरचना (tissue architecture) आणविक कनेक्टिविटी को कैसे सीमित करती है, जो स्थानिक विषमता को चित्रित करने और बायोमार्कर खोजने के लिए एक मात्रात्मक दृष्टिकोण प्रदान करता है।
यह अध्ययन एक नेटवर्क-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विभेदक प्रोटीन फोल्ड-चेंज दिशाओं की संगति का विश्लेषण करके विषम प्रोटिओमिक डेटासेट को एकीकृत करता है, और ट्यूमर चरण से जुड़े स्तन कैंसर प्रोफाइल और लिपिड-संबंधी पथों जैसे जैविक रूप से सार्थक समूहों को सफलतापूर्वक पहचानता है।
BioEngine एक स्केलेबल निष्पादन और अनुकूलन परत है जो क्यूरेटेड बायोइमेज AI मॉडल्स को विविध हार्डवेयर के साथ जोड़ती है, जिससे वैज्ञानिक एक AI एजेंट के साथ प्राकृतिक भाषा इंटरैक्शन के माध्यम से जटिल विश्लेषण वर्कफ़्लो को चलाने, फाइन-ट्यून करने और तैनात करने में सक्षम होते हैं।