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Rectangle एक सुदृढ़ और स्केलेबल पायथन फ्रेमवर्क है जो सिंगल-सेल संदर्भों का उपयोग करके बल्क आरएनए-सीक (RNA-seq) डेटा में सेल फेनोटाइप को सटीक रूप से हल करने के लिए मल्टीस्केल डीकनवल्शन और अज्ञात सामग्री के स्पष्ट मॉडलिंग का लाभ उठाता है, जिससे जनसंख्या स्तर पर उच्च-रिज़ॉल्यूशन सेलुलर प्रोफाइलिंग सक्षम होती है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि कोडिंग एजेंट साहित्य-उद्धृत जीन प्रोग्रामों को नामित अक्षों में निकालकर और संयोजित करके स्वचालित रूप से व्याख्या योग्य, ज़ीरो-शॉट सिंगल-सेल एम्बेडिंग मॉडल उत्पन्न कर सकते हैं, जो बिना किसी प्रशिक्षण या पूर्व जीन-सेट डेटाबेस की आवश्यकता के, डेटा-संचालित विधियों के तुलनीय जैविक गुणवत्ता प्राप्त करते हुए अंतर्निहित बैच सुदृढ़ता और व्याख्यात्मकता सुनिश्चित करते हैं।
EZSolver एक टेम्पलेट-मुक्त, जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो फ्लो मैचिंग और इवैल्यूएटर-गाइडेड बायडायरेक्शनल सर्च का लाभ उठाकर आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन केमिस्ट्री के लिए ध्रुवीय एंजाइमेटिक अभिक्रिया तंत्रों की सटीक भविष्यवाणी करता है, जो पारंपरिक नियम-आधारित मॉडलों की सामान्यीकरण सीमाओं को दूर करता है।
यह अध्ययन PredHLM प्रस्तुत करता है, जो लगभग 12,000 यौगिकों पर प्रशिक्षित एक मात्रात्मक और व्याख्या योग्य XGBoost-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल है, जो मानव लिवर माइक्रोसोम मेटाबॉलिक हाफ-लाइफ की सटीक भविष्यवाणी करता है और प्रारंभिक ड्रग डिस्कवरी में त्वरित निर्णय लेने में सहायता के लिए प्रमुख रासायनिक कारकों की पहचान करता है।
यह शोध पत्र stGP को प्रस्तुत करता है, जो एक सांख्यिकीय ढांचा है जो स्पैटियोटेम्पोरल ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा को टेम्पोरल और स्पेशियल घटकों में विभाजित करता है ताकि व्याख्या योग्य, कोशिका-प्रकार-विशिष्ट जीन प्रोग्राम्स की पहचान की जा सके, जिससे यह पता चलता है कि समय और शारीरिक निश (niches) के माध्यम से गतिशील ऊतक संरचनाएं और स्थानीयकृत कोशिकीय प्रतिक्रियाएं कैसे विकसित होती हैं।
यह शोध पत्र DL4DR को प्रस्तुत करता है, जो एक टू-टावर रेसिडुअल लेट-फ्यूजन डीप लर्निंग मॉडल है जो सेल लाइनों को जीनोमिक छवियों के रूप में एनकोड करके और आणविक निरूपणों को संयोजित करके पैन-ब्रेस्ट-कैंसर ड्रग रिस्पॉन्स की भविष्यवाणी करता है, जिससे अनसीन सेल लाइनों और कैंसर प्रकारों के लिए बेहतर सामान्यीकरण प्राप्त होता है और सेल लाइन पहचान पर निर्भर किए बिना नवीन जीनोमिक ड्राइवरों की पहचान की जाती है।
यह शोध पत्र hmSEEKR को प्रस्तुत करता है, जो एक k-mer-आधारित हिडन मार्कोव मॉडल है जो लॉन्ग नॉनकोडिंग आरएनए (lncRNA) में गैर-रेखीय, डोमेन-स्तरीय अनुक्रम समानताओं की पहचान करने के लिए ट्रांसक्रिप्टोम्स को स्कैन करता है, जिससे पूर्व अनुक्रम संरेखण (sequence alignment) के ज्ञान की आवश्यकता के बिना कार्यात्मक रूप से संबंधित आरएनए डोमेन और उनके संबद्ध प्रोटीन इंटरेक्शन नेटवर्क की खोज संभव हो पाती है।
यह शोध पत्र AllTheBacteria को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक सामुदायिक संसाधन है जो बड़े पैमाने पर जैविक अनुसंधान को सक्षम करने के लिए लगभग 25 लाख सार्वजनिक जीवाणु जीनोमों को समान रूप से संसाधित करता है और एआई-संचालित माइनिंग के माध्यम से नवीन पेप्टाइड एंटीबायोटिक दवाओं की खोज और सत्यापन करके इसकी उपयोगिता को सफलतापूर्वक प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र PHI को प्रस्तुत करता है, जो एक उपयोगकर्ता के अनुकूल और स्वचालित गैलेक्सी-आधारित वर्कफ़्लो है जो मानक रिपोर्ट तैयार करते हुए पुनरुत्पादक प्रोफेज पहचान, होस्ट इंटरेक्शन भविष्यवाणी और कार्यात्मक लक्षण वर्णन को सुव्यवस्थित करता है ताकि वायरल जीनोमिक्स अनुसंधान में विशेषज्ञों और गैर-विशेषज्ञों दोनों के लिए बाधाओं को कम किया जा सके।
यह शोध पत्र BGC-MLM को प्रस्तुत करता है, जो अनलेबल बायोसिंथेटिक जीन क्लस्टर अनुक्रमों पर प्रीट्रेन किया गया एक फाउंडेशन मॉडल है जो प्राकृतिक उत्पादों के गुणों, जैव-सक्रियता और संरचनात्मक समानता के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे नवीन प्राकृतिक उत्पादों के जीनोम माइनिंग की दक्षता बढ़ती है।