856 पेपर
यह अध्ययन विशिष्ट सीरम मेटाबॉलिक हस्ताक्षरों की पहचान करता है, जिनमें विशिष्ट एसाइलकार्निटाइन्स, पिपेरिन और ल्यूटिन जैसे आहार-व्युत्पन्न यौगिक और परिवर्तित ड्रग मेटाबॉलिज्म शामिल हैं, जो एक अनुदैर्ध्य वृद्धावस्था समूह (लॉन्गीटुडिनल एजिंग कोहोर्ट) में असाधारण संज्ञानात्मक लचीलेपन के आणविक भविष्यवक्ता के रूप में कार्य करते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि उपकोशिकीय स्थानीयकरण (subcellular localization) को आरएनए अभिव्यक्ति डेटा के साथ एकीकृत करना मानव कैंसर में प्रोटीन की पता लगाने की क्षमता (detectability) के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि व्यापक आरएनए-प्रोटीन विसंगति (discordance) यादृच्छिक भिन्नता के बजाय संरचित जैविक प्रक्रियाओं द्वारा संचालित होती है।
CROWN, PLInder डेटाबेस पर एक नवीन ऊर्जा न्यूनीकरण (energy minimization) चरण के साथ एक व्यापक स्वचालित पाइपलाइन लागू करके, संरचनात्मक विश्वसनीयता और डेटा विविधता के बीच के संतुलन को सुसंगत बनाता है, और 153,005 उच्च-गुणवत्ता वाले प्रोटीन-लिगैंड परिसरों का एक मशीन लर्निंग-रेडी डेटासेट प्रस्तुत करता है, जो इंटरेक्शन प्रेडिक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करने और बेंचमार्किंग के लिए एक ज्यामिति-केंद्रित संसाधन प्रदान करता है।
यह शोध पत्र Claw4Science को प्रस्तुत करता है, जो एक क्यूरेटेड डेटासेट और सार्वजनिक मंच है जो बायोइन्फॉर्मेटिक्स और वैज्ञानिक वर्कफ़्लो में खोज, विश्लेषण और मानकीकृत विकास को सुगम बनाने के लिए 91 परियोजनाओं और 2,230 कौशलों को सूचीबद्ध करके खंडित OpenClaw वैज्ञानिक एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र जीनोमिक भविष्यवाणी में रिस्पॉन्स कंटैमिनेशन (प्रतिक्रिया संदूषण) के विरुद्ध रैंडम फॉरेस्ट को सुदृढ़ बनाने की रणनीतियों का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और रैंकिंग-आधारित दृष्टिकोण शोर वाले ब्रीडिंग डेटासेट में लेटेंट सिग्नल (सुप्त संकेतों) को पुनः प्राप्त करने के लिए सबसे प्रभावी उपचार प्रदान करते हैं, जबकि यह सलाह दी गई है कि स्वच्छ डेटा के लिए मानक मॉडल ही बेहतर रहते हैं।
यह शोधपत्र BulkMonSTR का परिचय देता है, जो एक कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क है जो बल्क सीक्वेंसिंग डेटा में वास्तविक मोज़ेक शॉर्ट टैंडम रिपीट उत्परिवर्तनों (mutations) को सीक्वेंसिंग शोर और जर्मलाइन वेरिएंट से सटीक रूप से पहचानने और अलग करने के लिए STR-विशिष्ट त्रुटि मॉडलिंग को मशीन लर्निंग के साथ जोड़ता है, जो विविध नमूना प्रकारों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल, व्याख्यात्मक और डेटा-कुशल ढांचे को प्रस्तुत करता है जो फाइन-ट्यून किए गए प्रोटीन लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करके मीट्रिक लर्निंग कार्य के रूप में प्रोटीन-प्रोटीन बाइंडिंग एफिनिटी प्रेडिक्शन को पुनर्गठित करता है, जो बिना किसी 3D स्ट्रक्चरल इनपुट की आवश्यकता के केवल अनुक्रम (sequence) से अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
IMMREP25 बेंचमार्क यह प्रदर्शित करता है कि संरचनात्मक मॉडलिंग (structural modeling) को शामिल करने से अनदेखे पेप्टाइड्स के लिए TCR:pMHC बाइंडिंग के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण प्रगति होती है, जो 0.60 का macro-AUC_0.1 प्राप्त करता है और ऐसे डेटा पर पिछले रैंडम-गेसिंग प्रदर्शन की तुलना में एक उल्लेखनीय सुधार को चिह्नित करता है।
यह शोध पत्र scRitmo को प्रस्तुत करता है, जो एक संभाव्य ढांचा (probabilistic framework) है जो विविध ऊतकों, जीवों और प्रयोगात्मक स्थितियों में तकनीकी शोर से अलग करके जैविक विसंगति (biological desynchrony) को परिमाणित करते हुए, एकल-कोशिका सर्कैडियन चरणों का सटीक रूप से अनुमान लगाता है।
यह अध्ययन एक एकीकृत कम्प्यूटेशनल-प्रायोगिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जिसने विविध GLP-1R एगोनिस्ट उम्मीदवारों की सफलतापूर्वक पहचान की है, जिसमें पेंटापेप्टाइड DPDPE शामिल है, जो पूर्ण एगोनिज्म और दोहरी GLP-1R/GIPR गतिविधि प्रदर्शित करता है, जिससे लचीले GPCR लक्ष्यों के विरुद्ध विविध केमोटाइप वाले उपचारात्मकों की खोज के लिए एक सुदृढ़ रणनीति स्थापित होती है।