856 पेपर
यह अध्ययन प्रोटिओमिक्स टार्गेट-डिकॉय प्रतियोगिता के लिए प्रोटीन लैंग्वेज मॉडल-आधारित डिकॉय पेश करता है और शास्त्रीय विधियों के विरुद्ध उनका बेंचमार्किंग करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि वे बेहतर अनुक्रम-स्तरीय अविभेद्यता और नैदानिक मूल्य प्रदान करते हैं, लेकिन वे वर्तमान में समग्र खोज प्रदर्शन में पारंपरिक रिवर्स डिकॉय से बेहतर प्रदर्शन नहीं करते हैं।
प्रमुख सार्वजनिक डेटाबेस में LC-MS/MS डेटा पर MassQL फ़िल्टरिंग के साथ एक पैन-रिपॉजिटरी डेटा माइनिंग रणनीति लागू करके, इस अध्ययन ने कार्निटाइन परिदृश्य को व्यवस्थित रूप से मैप किया है ताकि लगभग 3,000 परमाणु संरचनाओं का प्रतिनिधित्व करने वाले 34,000 से अधिक अद्वितीय MS/MS स्पेक्ट्रा का एक व्यापक पुस्तकालय तैयार किया जा सके, जिससे नवीन कार्निटाइन संयुग्मों (conjugates) की खोज संभव हुई है और होस्ट मेटाबॉलिज्म, आहार और रोग में उनकी भूमिकाओं की समझ को आगे बढ़ाया गया है।
यह शोध पत्र Carafe2 को प्रस्तुत करता है, जो एक डीप लर्निंग-आधारित टूल है जो रिटेंशन टाइम (retention time), फ्रैगमेंट आयन तीव्रता (fragment ion intensity) और आयन मोबिलिटी (ion mobility) भविष्यवाणी मॉडलों को फाइन-ट्यून करके, नेटिव timsTOF DIA रॉ डेटा से सीधे उच्च-गुणवत्ता वाले, प्रयोग-विशिष्ट इन सिलिको स्पेक्ट्रल लाइब्रेरी जेनरेट करता है, जिससे यह मौजूदा DDA-प्रशिक्षित मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है और विविध प्रोटिओमिक अनुप्रयोगों में श्रेष्ठ पेप्टाइड पहचान को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र Parallel-REM को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल पायथन-आधारित पाइपलाइन है जो पारंपरिक रैंडम इफेक्ट्स मॉडल्स (Random Effects Models) की कम्प्यूटेशनल बाधाओं को दूर करने के लिए बैचड पैरेललाइजेशन का उपयोग करती है, जिससे मौजूदा आर (R) कार्यान्वयन के साथ उच्च सांख्यिकीय सामंजस्य बनाए रखते हुए बड़े पैमाने के मेटाजेनोमिक डेटा से माइक्रोबियल इंटरेक्शन नेटवर्क का अनुमान लगाने में 26.1 गुना की गति वृद्धि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र BCAR को प्रस्तुत करता है, जो एक तेज़ और सर्व-उद्देश्यीय बारकोड-अनुक्रम मैपर (barcode-sequence mapper) है जो उच्च-सटीक मानचित्र बनाने के लिए गुणवत्ता स्कोर और त्रुटि सुधार के लिए व्यापक साक्ष्यों का लाभ उठाता है, जो सिम्युलेटेड और प्रयोगात्मक दोनों डेटासेट में मौजूदा होमोलॉजी-आधारित अलाइनर्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र scTGCL का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ट्रांसफॉर्मर-आधारित ग्राफ कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क है जो उच्च-आयामी सिंगल-सेल आरएनए-सीक (scRNA-seq) डेटा के क्लस्टरिंग में मौजूदा अत्याधुनिक विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता, व्याख्यात्मकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त करने के लिए मल्टी-हेड सेल्फ-अटेंशन को सुदृढ़ ऑग्मेंटेशन रणनीतियों के साथ एकीकृत करता है।
यह शोधपत्र एक रैखिक-समय (linear-time) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो अल्ट्राबबल्स को कुशलतापूर्वक पहचानने के लिए द्विदिश (bidirected) पेंजीनोम ग्राफ को ओरिएंट करता है, जिससे मौजूदा उपकरणों की तुलना में 25 गुना तक की गति प्राप्त होती है और बड़े पैमाने के मानव पेंजीनोम के स्केलेबल विश्लेषण को सक्षम बनाया जा सकता है।
GraphBG एक एकीकृत, स्केलेबल बेयसियन फ्रेमवर्क है जो स्पेक्ट्रल ग्राफ कन्वोल्यूशन का लाभ उठाकर बड़े पैमाने पर, मल्टी-स्लाइस और मल्टी-मोडल स्पेशियल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा में स्थानिक डोमेन (spatial domains) का सटीक रूप से पता लगाता है, जो गति, सुसंगतता और जैविक व्याख्यात्मकता में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
KuafuPrimer एक मशीन लर्निंग-आधारित टूल है जो फ्यू-शॉट लर्निंग का उपयोग करके अनुकूलित 16S rRNA प्राइमरों को डिज़ाइन करता है, जो पारंपरिक यूनिवर्सल प्राइमरों की तुलना में विविध वातावरणों, अनुदैर्ध्य अध्ययनों और नैदानिक निदानों में प्रवर्धन पूर्वाग्रह (amplification bias) को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और टैक्सोनोमिक सटीकता में सुधार करता है।
META GEAR Explorer एक निःशुल्क उपलब्ध वेब प्लेटफॉर्म है जो 9,053 मेटाजेनोमिक नमूनों में 33 मिलियन से अधिक सूक्ष्मजीव जीन परिवारों के तीव्र, संवादात्मक और प्रोग्रामेटिक क्रॉस-कोहोर्ट विश्लेषण को सक्षम बनाता है ताकि इन्फ्लेमेटरी बाउल डिजीज और कोलोरेक्टल कैंसर में रोग-संबंधित सूक्ष्मजीव जीन की पहचान करने में सहायता मिल सके।