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1012 पेपर

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A Hierarchy-aware Gene Exploration Platform for Multi-layered Toxicogenomic Analysis: A Case Study on Acetaminophen-induced Hepatotoxicity

यह शोध पत्र एक पदानुक्रम-जागरूक (hierarchy-aware) जीन अन्वेषण मंच प्रस्तुत करता है जो ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण की व्याख्यात्मकता और कार्यात्मक सुसंगति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए हाइपरडिफ्यूजन-आधारित समानता कर्नेल में HGNC जैविक ज्ञान को एकीकृत करता है, जैसा कि एसिटामिनोफेन-प्रेरित हेपेटोटॉक्सिसिटी में प्रमुख विष विज्ञान मॉड्यूल की पहचान करने में इसके सफल अनुप्रयोग द्वारा प्रदर्शित किया गया है।

Kim, M., Cui, Y., Kim, M. G.2026-04-14
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Predicting Pre-treatment Resistance or Post-treatment Effect? A Systematic Benchmarking of Single-Cell Drug Response Models

यह अध्ययन विविध डेटासेट्स में सिंगल-सेल ड्रग रिस्पॉन्स मॉडल्स का व्यवस्थित रूप से बेंचमार्किंग करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि जहाँ scDEAL क्लास इम्बैलेंस के प्रति बेहतर मजबूती प्रदर्शित करता है, वहीं अधिकांश वर्तमान विधियाँ पोस्ट-ट्रीटमेंट ट्रांसक्रिप्शनल परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने के बावजूद इंट्रिन्सिक प्री-ट्रीटमेंट रेजिस्टेंस की भविष्यवाणी करने में संघर्ष करती हैं, जिससे अधिक नैदानिक प्रासंगिकता वाले अगली पीढ़ी के मॉडल्स की आवश्यकता पर बल मिलता है।

Shen, L., Sun, X., Zheng, S., Hashmi, A., Eriksson, J., Mustonen, H., Seppänen, H., Shen, B., Li, M., Vähä-Koskela, M (…)2026-04-14
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found: Inferring cell-level perturbation from structured label noise in single-cell data

यह शोध पत्र **found** को प्रस्तुत करता है, जो HiDDEN पद्धति का एक लचीला पायथन और R कार्यान्वयन है, जो अनुकूलन योग्य पाइपलाइनों और मॉडलिंग विकल्पों के व्यवस्थित बेंचमार्किंग के माध्यम से सिंगल-सेल डेटा में संरचित बैच-स्तरीय लेबल शोर (label noise) से सेल-स्तरीय व्यवधानों (perturbations) के सुदृढ़ अनुमान को सक्षम बनाता है।

Afanasiev, E., Goeva, A.2026-04-14
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Reconstructing intra-tumor fitness landscapes from scSeq CNA genotypes via simulation-based Bayesian inference and Deep Learning

यह शोध पत्र CloneMLP-NPE को प्रस्तुत करता है, जो एक लाइकलीहुड-फ्री (likelihood-free), सिमुलेशन-आधारित ढांचा है जो सिंगल-सेल CNA जीनोटाइप से इंट्रा-ट्यूमर चयन गुणांकों (intra-tumor selection coefficients) का सटीक अनुमान लगाने के लिए न्यूरल पोस्टीरियर एस्टीमेशन और नॉर्मलाइजिंग फ्लो का उपयोग करता है, जो सेट-आधारित और कंसेंसस-आधारित दोनों बेसलाइन दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

KafiKang, M., Skums, P.2026-04-14
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BioClaw: Human-Bot Research Collaboration Ecosystems in Group Chats

यह शोध पत्र BioClaw प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-बॉट सहयोग पारिस्थितिकी तंत्र है जो प्राकृतिक भाषा के अनुरोधों को पृथक डॉकर (Docker) कंटेनरों के भीतर निष्पादित स्वचालित, टूल-ग्राउंडेड बायोमेडिकल विश्लेषणों में परिवर्तित करके ग्रुप चैट को निरंतर, सुरक्षित कार्यक्षेत्रों में बदल देता है।

Xu, M., Yan, J., Feng, R., Cai, Q., Zhang, P., Zhao, C., He, C., Wei, Z., Li, J., Lin, S., Dong, H., Jin, R., Hou, T., L (…)2026-04-14
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GraphMana: graph-native data management for population genomics projects

GraphMana जनसंख्या जीनोमिक्स के लिए एक ग्राफ-नेटिव डेटा प्रबंधन प्रणाली प्रस्तुत करता है जो खंडित फ़ाइल-आधारित वर्कफ़्लो को एक निरंतर डेटाबेस से बदल देता है ताकि वृद्धिशील नमूना जोड़ना, उत्पत्ति ट्रैकिंग और कुशल बहु-प्रारूप निर्यात सक्षम किया जा सके, जैसा कि 1000 जीनोम प्रोजेक्ट के लिए दो घंटे से कम समय में एक जटिल 46-ऑपरेशन लाइफसाइकिल को पूरा करने की इसकी क्षमता द्वारा प्रदर्शित किया गया है।

Estaji, E., Zhao, S.-W., Chen, Z.-Y., Nie, S., Mao, J.-F.2026-04-14
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GraphPop: graph-native computation decouples population genomics complexity from sample count

GraphPop एक ग्राफ-नेटिव इंजन है जो एलील काउंट्स को ग्राफ डेटाबेस में प्री-एग्रीगेट करके जनसंख्या जीनोमिक्स की जटिलता को सैंपल संख्या से अलग करता है, जिससे विशाल गति वृद्धि और निरंतर मेमोरी उपयोग के साथ O(V x K) विश्लेषण सक्षम होता है और विविध प्रजातियों में जटिल, एनोटेशन-कंडीशनड क्वेरीज़ को सुगम बनाता है।

Estaji, E., Zhao, S.-W., Chen, Z.-Y., Nie, S., Mao, J.-F.2026-04-14
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TB-Bench: A Systematic Benchmark of Machine Learning and Deep Learning Methods for Second-Line TB Drug Resistance Prediction

यह अध्ययन TB-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े WHO डेटासेट पर 14 सेकंड-लाइन तपेदिक (टीबी) दवाओं पर 20 मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडलों का मूल्यांकन करने वाला एक व्यवस्थित बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि पारंपरिक मशीन लर्निंग विधियां अक्सर आंतरिक परीक्षणों में डीप लर्निंग से बेहतर प्रदर्शन करती हैं, जबकि कैटलॉग-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में दोनों ही क्रॉस-डेटासेट सामान्यीकरण (जनरलाइजेशन) के साथ संघर्ष करते हैं।

VP, B., Jaiswal, S., Meshram, A., PVS, D., S C, S., Narayanan, M.2026-04-13
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IMAS enables target-aware integration of tumour multiomics to resolve communication-guided regulatory mechanisms

यह शोध पत्र IMAS को प्रस्तुत करता है, जो एक लक्ष्य-जागरूक एकीकृत ढांचा (target-aware integrative framework) है जो डेटा-सीमित कैंसर प्रणालियों में व्याख्यात्मक खोज के लिए संचार-निर्देशित तंत्रों को प्राथमिकता देने, संरचित नियामक नेटवर्क को पुनर्गठित करने और विरल ट्यूमर मल्टीओमिक डेटा को बढ़ाने के लिए पैन-कैंसर सिंगल-सेल संसाधनों का लाभ उठाता है।

Deyang, W., Yamashiro, T., Inubushi, T.2026-04-13
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Introducing the digital PCR data essentials standard to harmonize data structure for clinical and research use

प्रोपराइटरी dPCR सॉफ़्टवेयर के कारण होने वाली इंटरऑपरेबिलिटी चुनौतियों को संबोधित करने के लिए, यह शोध पत्र डिजिटल पीसीआर डेटा एसेंशियल्स स्टैंडर्ड (DDES) प्रस्तुत करता है, जो एक समुदाय-विकसित, क्रॉस-प्लेटफॉर्म फ़ाइल प्रारूप है जिसे डेटा संरचनाओं को सुसंगत बनाने और FAIR, पुनरुत्पादक एवं सहयोगात्मक नैदानिक और अनुसंधान अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Trypsteen, W., Vynck, M., Untergrasser, A., Whale, A. S., Rodiger, S., Dobnik, D., Bogozalec Kosir, A., Milavec, M., Kub (…)2026-04-13