856 पेपर
यह शोधपत्र GRASP को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल ढांचा है जो विविध जीन नेटवर्क इंटरैक्शन का अनुमान लगाने के लिए बड़े भाषा मॉडलों की स्केलेबिलिटी और सामान्यीकरण क्षमता को बढ़ाने हेतु जीन- और संबंध-विशिष्ट सॉफ्ट प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करता है।
यह अध्ययन स्टैनफोर्ड टाइप ए महाधमनी विच्छेदन (Stanford type A aortic dissection) के लिए ABCA3 और SCN4B को व्यायाम-संबंधी बायोमार्कर के रूप में पहचानता है, जो एक नोमोग्राम (nomogram) के माध्यम से अपनी नैदानिक क्षमता प्रदर्शित करता है और सर्कैडियन रिदम एवं प्रतिरक्षा विनियमन पथों में उनकी भागीदारी को स्पष्ट करता है तथा ज़ोनिसैमाइड (zonisamide) और MRS1097 को संभावित चिकित्सीय एजेंटों के रूप में सुझाता है।
यह अध्ययन वर्चुअल स्क्रीनिंग, डॉकिंग और मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स सिमुलेशन के माध्यम से पांच नवीन ZINC यौगिकों (Z1–Z5) को *M. tuberculosis* EccA1 एंजाइम के विरुद्ध संभावित एंटीविरुलेंस अवरोधकों के रूप में पहचानता है, जो ज्ञात अवरोधकों की तुलना में उनकी बेहतर बाइंडिंग एफिनिटी और अनुकूल ड्रग-लाइक गुणों को प्रदर्शित करते हैं।
MAJEC एक एकीकृत, तीव्र एक्सपेक्टेशन-मैक्सिमाइजेशन (Expectation-Maximization) फ्रेमवर्क है जो स्प्लिस जंक्शन साक्ष्य का लाभ उठाकर रीड ओवरलैप्स को हल करके RNA-seq डेटा से जीन, आइसोफॉर्म और व्यक्तिगत ट्रांसपोज़ेबल एलिमेंट लोकी (loci) को सटीक रूप से परिमाणित करता है, जिससे यह TEtranscripts और Telescope जैसे मौजूदा उपकरणों की तुलना में गलत एट्रिब्यूशन आर्टिफैक्ट्स को काफी कम कर देता है।
यह शोध पत्र एक पदानुक्रम-जागरूक (hierarchy-aware) जीन अन्वेषण मंच प्रस्तुत करता है जो ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण की व्याख्यात्मकता और कार्यात्मक सुसंगति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए हाइपरडिफ्यूजन-आधारित समानता कर्नेल में HGNC जैविक ज्ञान को एकीकृत करता है, जैसा कि एसिटामिनोफेन-प्रेरित हेपेटोटॉक्सिसिटी में प्रमुख विष विज्ञान मॉड्यूल की पहचान करने में इसके सफल अनुप्रयोग द्वारा प्रदर्शित किया गया है।
यह अध्ययन विविध डेटासेट्स में सिंगल-सेल ड्रग रिस्पॉन्स मॉडल्स का व्यवस्थित रूप से बेंचमार्किंग करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि जहाँ scDEAL क्लास इम्बैलेंस के प्रति बेहतर मजबूती प्रदर्शित करता है, वहीं अधिकांश वर्तमान विधियाँ पोस्ट-ट्रीटमेंट ट्रांसक्रिप्शनल परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने के बावजूद इंट्रिन्सिक प्री-ट्रीटमेंट रेजिस्टेंस की भविष्यवाणी करने में संघर्ष करती हैं, जिससे अधिक नैदानिक प्रासंगिकता वाले अगली पीढ़ी के मॉडल्स की आवश्यकता पर बल मिलता है।
यह शोध पत्र **found** को प्रस्तुत करता है, जो HiDDEN पद्धति का एक लचीला पायथन और R कार्यान्वयन है, जो अनुकूलन योग्य पाइपलाइनों और मॉडलिंग विकल्पों के व्यवस्थित बेंचमार्किंग के माध्यम से सिंगल-सेल डेटा में संरचित बैच-स्तरीय लेबल शोर (label noise) से सेल-स्तरीय व्यवधानों (perturbations) के सुदृढ़ अनुमान को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र CloneMLP-NPE को प्रस्तुत करता है, जो एक लाइकलीहुड-फ्री (likelihood-free), सिमुलेशन-आधारित ढांचा है जो सिंगल-सेल CNA जीनोटाइप से इंट्रा-ट्यूमर चयन गुणांकों (intra-tumor selection coefficients) का सटीक अनुमान लगाने के लिए न्यूरल पोस्टीरियर एस्टीमेशन और नॉर्मलाइजिंग फ्लो का उपयोग करता है, जो सेट-आधारित और कंसेंसस-आधारित दोनों बेसलाइन दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र BioClaw प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-बॉट सहयोग पारिस्थितिकी तंत्र है जो प्राकृतिक भाषा के अनुरोधों को पृथक डॉकर (Docker) कंटेनरों के भीतर निष्पादित स्वचालित, टूल-ग्राउंडेड बायोमेडिकल विश्लेषणों में परिवर्तित करके ग्रुप चैट को निरंतर, सुरक्षित कार्यक्षेत्रों में बदल देता है।
GraphMana जनसंख्या जीनोमिक्स के लिए एक ग्राफ-नेटिव डेटा प्रबंधन प्रणाली प्रस्तुत करता है जो खंडित फ़ाइल-आधारित वर्कफ़्लो को एक निरंतर डेटाबेस से बदल देता है ताकि वृद्धिशील नमूना जोड़ना, उत्पत्ति ट्रैकिंग और कुशल बहु-प्रारूप निर्यात सक्षम किया जा सके, जैसा कि 1000 जीनोम प्रोजेक्ट के लिए दो घंटे से कम समय में एक जटिल 46-ऑपरेशन लाइफसाइकिल को पूरा करने की इसकी क्षमता द्वारा प्रदर्शित किया गया है।