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यह अध्ययन आवश्यक मेटाबॉलिक एंजाइम PabB को तपेदिक (टीबी) के लिए एक आशाजनक ड्रग टारगेट के रूप में पहचानता है और एफडीए-अनुमोदित दवाओं की स्क्रीनिंग करने के लिए कम्प्यूटेशनल पाथवे विश्लेषण और मॉलिक्यूलर डॉकिंग का उपयोग करता है, जो अंततः लिगैंड 5 और लिगैंड 27 को ड्रग रिपर्पजिंग के लिए संभावित उम्मीदवारों के रूप में रेखांकित करता है।
यह अध्ययन 2010 से 2025 तक के 1.7 मिलियन माइक्रोस्कोपी शोध पत्रों का विश्लेषण करता है जो इमेज-एनालिसिस सॉफ्टवेयर पर बढ़ती निर्भरता को प्रकट करता है—जिसका नेतृत्व ImageJ/Fiji कर रहा है और QuPath एवं napari जैसे उपकरणों का क्षेत्र-विशिष्ट उपयोग बढ़ रहा है—जबकि यह भी रेखांकित करता है कि उद्धरण संख्या (citation counts) अक्सर वास्तविक उपयोग को कम करके आंकती है और शोधकर्ताओं से आग्रह करता है कि वे पुनरुत्पादकता (reproducibility) में सुधार के लिए अपने सॉफ्टवेयर तरीकों को स्पष्ट रूप से उद्धृत और रिपोर्ट करें।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल और पुनरुत्पादक पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो जटिल विकारों के साथ वेरिएंट जुड़ाव का व्यवस्थित रूप से अध्ययन करने के लिए क्यूरेटेड, संतुलित और एनोटेशन-समृद्ध डेटासेट उत्पन्न करने हेतु GWAS सारांश सांख्यिकी को कार्यात्मक एनोटेशन के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र Auto-AVS का परिचय देता है, जो एक ओपन-सोर्स कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क है जो स्टीरियोलॉजिकल धारणाओं को मान्य करने के लिए 3D ऑटोफैजिक रिक्तिकाओं (autophagic vacuoles) और वर्चुअल TEM सेक्शनिंग का अनुकरण करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि जहाँ शरीर-आकार के अनुमान सुसंगत बने रहते हैं, वहीं शरीर-संख्या वितरण में विसंगतियाँ 2D माइक्रोस्कोपी अनुमान पर स्थानिक क्लस्टरिंग और रिक्तिका ज्यामिति के महत्वपूर्ण प्रभाव को रेखांकित करती हैं।
यह शोध पत्र DeepMAST को प्रस्तुत करता है, जो एक साक्ष्य-शासित मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम है जो लक्षित प्राथमिकता निर्धारण (target prioritization) को स्वचालित करने के लिए स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स विश्लेषण को साहित्य-आधारित रिट्रीवल के साथ एकीकृत करता है, और सफलतापूर्वक इडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस के लिए एक प्रमाणित चिकित्सीय लक्ष्य के रूप में ICAM-1 की पहचान करता है।
यह शोधपत्र POISK को एक बड़े पैमाने के पेटेंट-व्युत्पन्न एंटीबॉडी डेटासेट के रूप में प्रस्तुत करता है, ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि हालांकि वर्तमान संरचना भविष्यवाणी मॉडल यादृच्छिक चयन की तुलना में बाइंडर पहचान को सांख्यिकीय रूप से समृद्ध कर सकते हैं, लेकिन उनमें एकल-उम्मीदवार स्क्रीनिंग और सटीक एपिटोप स्थानीयकरण के लिए विश्वसनीयता का अभाव है, जिसके लिए ऑर्थोगोनल प्रयोगात्मक विधियों के साथ उनके उपयोग की आवश्यकता है।
यह अध्ययन अब तक का सबसे बड़ा एकीकृत सिंगल-सेल आरएनए सीक्वेंसिंग एटलस प्रस्तुत करता है, जो पूर्व सीमाओं को दूर करने और महत्वपूर्ण रोगनिरोधक मूल्य वाले आणविक उपप्रकारों और सूक्ष्म वातावरण के पुनर्निर्माण की पहचान करने के लिए कठोर सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र corrdeconv को प्रस्तुत करता है, जो बल्क और स्पेशियल ओमिक्स डेटा में बीमारी-प्रेरित सेल स्टेट शिफ्ट्स (cell state shifts) को एबंडेंस (abundance) परिवर्तनों के रूप में गलत समझने की मौलिक त्रुटि को सुधारता है, जिससे मौजूदा बेंचमार्क उलट जाते हैं और अधिकांश त्रुटिपूर्ण बीमारी प्रभावों के दावों को समाप्त करके सभी प्रकाशित डीकनवोल्यूशन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
लेखक BUDDY प्रस्तुत करते हैं, जो एक इंटरैक्टिव वेब प्लेटफॉर्म है जो बायोइन्फॉर्मेटिक टूल्स, स्ट्रक्चरल विज़ुअलाइज़ेशन और AI-सहायता प्राप्त प्रयोगात्मक डिज़ाइन को एकीकृत करके *Saccharomyces cerevisiae* में मानव मिसेंस वेरिएंट के कार्यात्मक मॉडलिंग को सुव्यवस्थित करता है, जिससे वेरिएंट विश्लेषण में तेजी आती है और यह बिना किसी पूर्व बायोइन्फॉर्मेटिक्स प्रशिक्षण वाले उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ हो जाता है।
यह शोध पत्र एक सिंथेटिक आरएनए-सीक (RNA-seq) मॉडल का उपयोग करके 12 डिफरेंशियल रिदमिसिटीिटी (differential rhythmicity) विधियों का एक व्यवस्थित बेंचमार्किंग अध्ययन प्रस्तुत करता है ताकि जीवविज्ञानियों को विशिष्ट प्रयोगात्मक स्थितियों और विश्लेषणात्मक लक्ष्यों के आधार पर समय-श्रृंखला ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा (time-series transcriptomic data) का विश्लेषण करने के लिए सबसे उपयुक्त उपकरणों का चयन करने हेतु व्यावहारिक दिशा-निर्देश प्रदान किए जा सकें।