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MICRON एक नवीन, सेगमेंटेशन-मुक्त, पूर्णतः स्वचालित मल्टीपल-इंस्टेंस लर्निंग टूल है जो स्थानिक इमेजिंग प्रोटिओमिक्स डेटा का लाभ उठाकर सटीक रूप से परिणाम-जुड़े इम्यून माइक्रोएनवायरनमेंट्स की पहचान करता है और प्रोग्नोस्टिक एवं डायग्नोस्टिक भविष्यवाणियों में सुधार करता है, जैसा कि ब्रेन कैंसर में उत्तरजीविता से जुड़े प्रमुख सेल-सेल कम्युनिकेशन पैटर्न की इसकी खोज द्वारा प्रदर्शित किया गया है।
फ्लाईप्रेडिक्टोम (FlyPredictome) ड्रोसोफिला (Drosophila) में 1.5 मिलियन अनुमानित प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन का एक व्यापक संरचनात्मक एटलस प्रस्तुत करता है, जो बाइंडिंग इंटरफेस को मैप करने के लिए अल्फाफोल्ड-मल्टीमर (AlphaFold-Multimer) का उपयोग करता है, उत्परिवर्तन विश्लेषण (mutation analysis) के माध्यम से कार्यात्मक प्रासंगिकता को सत्यापित करता है, और जीव के इंटरैक्टोम (interactome) को खोजने के लिए एक खुला डेटाबेस प्रदान करता है।
यह शोध पत्र trackDJ का परिचय देता है, जो एक उपयोगकर्ता के अनुकूल R पैकेज है जो इंटरैक्टिव जीनोम ब्राउज़र और जटिल मौजूदा उपकरणों के बीच के अंतर को पाटने के लिए उचित डिफ़ॉल्ट्स के साथ उच्च-स्तरीय प्लॉटिंग कार्यों की पेशकश करके प्रकाशन-गुणवत्ता वाले एपिजेनोमिक विज़ुअलाइज़ेशन आकृतियों के पुनरुत्पादक, प्रोग्रामेटिक निर्माण को सुव्यवस्थित करता है।
यह 2026 का अपडेट DRSC इंटीग्रेटिव ऑर्थोलॉग प्रेडिक्शन टूल (DIOPT) में किए गए संवर्द्धनों का वर्णन करता है, जिसमें विस्तारित प्रजाति और एल्गोरिदम कवरेज, बेहतर वेब पोर्टल सुविधाएँ, और आर्थ्रोपोड्स के लिए एक विशेष सिस्टर टूल की शुरुआत शामिल है, जिसका उद्देश्य क्रॉस-स्पीशीज़ फंक्शनल जीनोमिक्स अनुसंधान के लिए इसकी उपयोगिता को सुदृढ़ करना है।
TFBindFormer एक हाइब्रिड क्रॉस-अटेंशन ट्रांसफॉर्मर है जो डीएनए जीनोमिक विशेषताओं को टीएफ-विशिष्ट प्रोटीन अनुक्रम और संरचनात्मक जानकारी के साथ स्पष्ट रूप से एकीकृत करके ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर-डीएनए बाइंडिंग भविष्यवाणियों की सटीकता और स्केलेबिलिटी में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जो विविध सेल प्रकारों और जीनोमिक संदर्भों में मौजूदा डीएनए-ओनली मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
CROssBARv2 एक एकीकृत, स्केलेबल कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क है जो विषम बायोमेडिकल डेटा को वेक्टर एम्बेडिंग्स के साथ एक प्रोवेनेंस-रिच नॉलेज ग्राफ में एकीकृत करता है, जो AI-संचालित अन्वेषण, CROssBAR-LLM के माध्यम से भ्रम-मुक्त (hallucination-free) प्राकृतिक भाषा क्वेरी, और ड्रग रिपर्पजिंग एवं प्रोटीन फंक्शन प्रेडिक्शन के लिए उन्नत भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग को सक्षम बनाता है।
यह अध्ययन लगभग 630,000 प्राकृतिक उत्पादों की एक बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल स्क्रीनिंग प्रस्तुत करता है, जिसमें 10 अति-चयनात्मक (ultraseelective) Nrf2 सक्रियकर्ताओं की पहचान करने के लिए एक नवीन तीन-स्तरीय चयनात्मकता रणनीति का उपयोग किया गया है जो PXR और CYP2D6 के साथ ऑफ-टारगेट इंटरैक्शन को न्यूनतम करते हुए प्रभावी रूप से KEAP1 से बंधते हैं, जिससे ऑक्सीडेटिव स्ट्रेस से संबंधित रोगों के लिए सुरक्षित उपचार विकसित करने हेतु एक आशाजनक मार्ग प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र सिम्युलेटेड डेटा का उपयोग करके डिफरेंशियल को-एक्सप्रेशन नेटवर्क विश्लेषण के लिए विभिन्न प्रिसिजन मैट्रिक्स अनुमान विधियों का बेंचमार्किंग करता है, जो यह प्रकट करता है कि प्रदर्शन विशिष्ट डेटा विशेषताओं पर अत्यधिक निर्भर है और GLassoElnetFast को सबसे सटीक विधि के रूप में पहचानते हुए भ्रामक निष्कर्षों से बचने के लिए व्यापक मूल्यांकन ढांचे की आवश्यकता पर बल देता है।
यह अध्ययन लिंग-पक्षपाती ट्रांसक्रिप्टोमिक प्रोफाइल को CRISPR स्क्रीन्स के साथ एकीकृत करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि जबकि लिंग-पक्षपाती जीन अभिव्यक्ति जीन की अनिवार्यता में लिंग संबंधी अंतर को प्रभावित कर सकती है, लिंग-पक्षपाती कार्यात्मक निर्भरता मुख्य रूप से प्रत्यक्ष, अभिव्यक्ति-स्वतंत्र प्रभावों द्वारा संचालित होती है, विशेष रूप से X गुणसूत्र पर जहाँ खुराक (dosage) एक प्रमुख भूमिका निभाती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जीवविज्ञान-सूचित अनुक्रम विशेषताओं—विशेष रूप से वे जो एकत्रीकरण प्रवृत्ति (aggregation propensity), टोपोलॉजी और संदर्भ-निर्भर संकेतों को कैप्चर करती हैं—को एकीकृत करने से पारंपरिक संरचना- और आत्मीयता-आधारित मूल्यांकनों की तुलना में 'डी नोवो' प्रोटीन बाइंडर डिजाइनों की प्रयोगात्मक सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।