856 पेपर
यह शोधपत्र CoMPLip को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) विधि है जो एक यथार्थवादी झिल्ली वातावरण (membrane environment) को सिम्युलेट करने के लिए लिपिड अणुओं के साथ उन्हें स्पष्ट रूप से सह-फोल्ड (co-fold) करके अल्फाफोल्ड 3 (AlphaFold 3) की झिल्ली प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने की सटीकता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र Deconomix को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक पायथन पैकेज और ग्राफिकल यूजर इंटरफेस है जो सेलुलर संरचनाओं का अनुमान लगाने, छोटी या संबंधित सेल आबादी को हल करने के लिए जीन वेट्स (gene weights) को अनुकूलित करने, बैकग्राउंड योगदान को ध्यान में रखने और सेल-टाइप-विशिष्ट जीन रेगुलेशन का अनुमान लगाने के लिए बल्क ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा के डिकनवोल्यूशन (deconvolution) को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो नए रासायनिक पदार्थों के लिए ड्रग-रिसेप्टर बाइंडिंग की भविष्यवाणी करने हेतु नॉन-बॉन्डेड इंटरैक्शन के सिद्धांतों को सफलतापूर्वक सीखता है, जो वर्तमान आकस्मिक औषधि खोज विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा प्रदान करता है।
FlashDeconv एक स्केलेबल, संरचना-संरक्षण करने वाली डीकनवोल्यूशन विधि है जो कई रिज़ॉल्यूशन पर Visium HD डेटा के सटीक, एटलस-स्केल स्थानिक विश्लेषण को सक्षम बनाती है, जो ऊतक-विशिष्ट रिज़ॉल्यूशन क्षितिज और पहले से अनडिटेक्टेबल इम्यून माइक्रोडोमेन जैसे महत्वपूर्ण जैविक अंतर्दृष्टि को प्रकट करती है जिन्हें वर्तमान वर्गीकरण-आधारित दृष्टिकोणों द्वारा छोड़ दिया जाता है।
Col-Ovo एक स्मार्टफोन-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल है जो फील्ड छवियों से *Aedes aegypti* के अंडों की 95% से अधिक सटीकता के साथ तीव्र, स्वचालित गणना सक्षम करता है, जो बड़े पैमाने पर मच्छर निगरानी कार्यक्रमों में मैनुअल प्रोसेसिंग की बाधा को प्रभावी ढंग से दूर करता है।
यह शोध पत्र PACMON को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल बेयसियन लेटेंट फैक्टर मॉडल है जो बड़े पैमाने पर परटर्बेशन स्क्रीन्स से मल्टी-ओमिक्स डेटा को एकीकृत करता है ताकि पाथवे-स्तरीय प्रोग्राम और प्रयोगात्मक परटर्बेशन द्वारा उनके विशिष्ट मॉड्यूलेशन को संयुक्त रूप से अनुमान लगाकर जीन फंक्शन की व्याख्या की जा सके।
TCRseek एक स्केलेबल, दो-चरणीय रिट्रीवल फ्रेमवर्क है जो बड़े टी-सेल रिसेप्टर रिपरटोइर की कुशल, उच्च-संवेदनशीलता वाली खोज को सक्षम करने के लिए जैविक रूप से सूचित विंडोयुक्त k-mer एम्बेडिंग्स को अनुमानित निकटतम पड़ोसी इंडेक्सिंग और सटीक रीरैंकिंग के साथ जोड़ता है, जिससे लगभग इष्टतम सटीकता बनाए रखते हुए ब्रूट-फोर्स विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि केवल एक एकल SNP एनोटेशन टूल या जीन मॉडल पर निर्भर रहने से महत्वपूर्ण विसंगतियां और अपूर्ण पाथवे अनुमान उत्पन्न होते हैं, जबकि एक बहु-टूल, बहु-मॉडल रणनीति कवरेज को अधिकतम करती है और सुदृढ़, पुनरुत्पादक जीनोमिक व्याख्या सुनिश्चित करती है।
dreampy, R/Bioconductor के dreamlet फ्रेमवर्क का एक Python कार्यान्वयन है जो scverse इकोसिस्टम के भीतर empirical Bayes moderation के साथ voom प्रिसिजन-वेटेड लीनियर मिक्सड मॉडल्स को एकीकृत करके सिंगल-सेल RNA-seq डेटा के लिए स्यूडोबल्क मिक्सड-मॉडल डिफरेंशियल एक्सप्रेशन विश्लेषण को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र Micro16S को प्रस्तुत करता है, जो एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो माइक्रोबायोम रिप्रजेंटेशन (microbiome representation) को बेहतर बनाने के लिए फाइलोगैनेटिक रूप से सूचित (phylogenetically informed), क्षेत्र-अपरिवर्तनीय (region-invariant) 16S rRNA एम्बेडिंग्स उत्पन्न करता है, हालांकि क्लास इम्बैलेंस (class imbalance) जैसी चुनौतियों के कारण वर्गीकरण कार्यों पर इसका वर्तमान प्रदर्शन शास्त्रीय मशीन लर्निंग बेसलाइन्स की तुलना में निम्न बना हुआ है।