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bioinformatics

1202 पेपर

💻 जैव सूचना विज्ञान

Leviathan: A fast, memory-efficient, and scalable taxonomic and pathway profiler for (pan)genome-resolved metagenomics and metatranscriptomics

लेविआथन (Leviathan) एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर पैकेज है जो कंप्यूटेशनल रूप से महंगे ट्रांसलेटेड-सर्च चरणों को दरकिनार करने के लिए एलाइनमेंट-फ्री टैक्सोनोमिक विधियों को डीएनए-स्पेस स्यूडो-एलाइनमेंट के साथ संयोजित करके, जीनोम और पैनजीनोम रिज़ॉल्यूशन पर मेटाजीनोम और मेटाट्रांसक्रिप्टोम के अल्ट्रा-फास्ट, मेमोरी-एफिशिएंट और सटीक टैक्सोनोमिक और फंक्शनल प्रोफाइलिंग को सक्षम बनाता है।

Espinoza, J. L., Dupont, C. L., Phillips, A.2026-05-28
💻 जैव सूचना विज्ञान

Minimal Computational Framework for Systematic Identification of Antimicrobial Targets

यह शोध पत्र एक न्यूनतम, बहु-स्तरीय (multi-scale) कम्प्यूटेशनल ढांचे को प्रस्तुत करता है जो तर्कसंगत पॉलीफार्माकोलॉजी (rational polypharmacology) के लिए रोगाणुरोधी लक्ष्यों को व्यवस्थित रूप से पहचानने और प्राथमिकता देने के लिए प्रोटीन गतिशीलता और आवर्ती व्यवधान तंत्रों का लाभ उठाता है, जिसका उद्देश्य विषाक्तता और उत्परिवर्तनात्मक पलायन (mutational escape) को कम करते हुए चिकित्सीय प्रभावकारिता को बढ़ाना है।

Hassan, S. A.2026-05-28
💻 जैव सूचना विज्ञान

gTranslate: rapid and accurate translation table prediction for prokaryotic genomes

यह शोध पत्र gTranslate को प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल मशीन लर्निंग टूल है जो पूर्व टैक्सोनोमिक वर्गीकरण के बिना प्रोकैरियोटिक जीनोम के लिए अनुवाद तालिकाओं (translation tables) की सटीक भविष्यवाणी करता है, 99.99% से अधिक सटीकता प्राप्त करता है और विशिष्ट बैक्टीरिया वंशों में नवीन आनुवंशिक कोड विविधताओं की खोज को सक्षम बनाता है।

Chaumeil, P.-A., Hugenholtz, P., Parks, D. H.2026-05-28
💻 जैव सूचना विज्ञान

Sequence-Based Prioritization of Promoter Regulatory Variants in Colorectal Cancer Using a DNA Foundation Model

यह अध्ययन एक कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो प्रमोटर अनुक्रमों पर उनके प्रभाव को मात्रात्मक रूप से मापकर कोलोरेक्टल कैंसर में नॉनकोडिंग रेगुलेटरी वेरिएंट्स को प्राथमिकता देने के लिए Evo2 DNA फाउंडेशन मॉडल का लाभ उठाता है, जो बिना किसी सुपरवाइज्ड ट्रेनिंग या पूर्व-निर्धारित एनोटेशन के कैंसर-प्रासंगिक पाथवे और GWAS लोकी में समृद्ध उच्च-प्रभाव वाले उम्मीदवारों की सफलतापूर्वक पहचान करता है।

Shome, S., Vajinepalli, S., Saraf, A.2026-05-28
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SQANTI-browser: visualization and curation of SQANTI3-classified long-read transcriptomes within the UCSC Genome Browser

SQANTI-browser एक नवीन विज़ुअलाइज़ेशन फ्रेमवर्क है जो SQANTI3-वर्गीकृत लॉन्ग-रीड ट्रांसक्रिप्टोम डेटा को UCSC जीनोम ब्राउज़र में एकीकृत करता है, जिससे विविध डेटासेट्स में इंटरैक्टिव फ़िल्टरिंग, साक्ष्य-निर्देशित क्यूरेशन और एलाइनमेंट आर्टिफ़ेक्ट्स के समाधान के माध्यम से क्रियाशील नवीन आइसोफॉर्म्स को पुनर्जीवित करना सक्षम होता है।

Paniagua, A., Blanco-Gomez, C., Colomer Fernandez, A., Diekhans, M., Conesa, A., Monzo, C.2026-05-28
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CARIBOU: Computational AI Research Interface for Bioinformatics, Omics, and Unifying Agents

CARIBOU एक मल्टी-एजेंट AI फ्रेमवर्क है जिसे संस्थागत हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग वातावरण के भीतर स्वायत्त, पुनरावृत्ति योग्य और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बायोइनफॉरमैटिक्स विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो बड़े पैमाने के सिंगल-सेल और स्पेशियल ओमिक्स डेटासेट को प्रोसेस करने में स्टैटिक कोड जनरेशन की सीमाओं को दूर करने के लिए रिसर्चर-एडिटेबल ब्लूप्रिंट और पर्सिस्टेंट एक्जीक्यूटेबल स्टेट्स का उपयोग करता है।

Riffle, D., Shirooni, N., Sureshkumar, P., Vijay, V., Rose, M. F.2026-05-28
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VaxjoOnto: A Vaccine Ontology-driven Framework for Adjuvant Selection

VaxjoOnto एक नवीन ढांचा है जो ज्ञात और नवीन दोनों रोगों के लिए एडजुवेंट्स (adjuvants) को प्रभावी ढंग से प्राथमिकता देने के लिए एक वैक्सीन ऑन्टोलॉजी-संचालित हेटेरोजेनियस नॉलेज ग्राफ और एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाता है, जो एंटीजन की खोज से ध्यान हटाकर एडजुवेंट चयन पर केंद्रित करके वैक्सीन विकास की एक महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है।

He, Y., Zheng, Y.2026-05-27
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Signal, Bounds, and Baselines: Principles for Evaluating Virtual Cell Perturbation Models

यह शोध पत्र वर्चुअल सेल परटर्बेशन मॉडल्स का कठोरता से मूल्यांकन करने के लिए SBB (सिग्नल, बाउंड्स और बेसलाइन्स) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जटिल डीप लर्निंग विधियाँ अक्सर सरल रैखिक बेसलाइन्स की तुलना में सार्थक रूप से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रहती हैं और वास्तविक जैविक सिग्नल को सांख्यिकीय आर्टिफैक्ट्स से अलग करने के लिए मानकीकृत मेट्रिक्स की आवश्यकता पर प्रकाश डालती है।

Vollenweider, M. S., Bühlmann, P.2026-05-27
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There and back again: a multi-omics tale of thyroid co-expression network rewiring

यह अध्ययन एक कृंतक मॉडल में थायराइड विषाक्तता और सुधार का विश्लेषण करने के लिए समवर्ती मल्टी-ओमिक्स भारित जीन सह-अभिव्यक्ति नेटवर्क (simultaneous multi-omics weighted gene co-expression networks) के निर्माण के लिए एक सर्वोत्तम-अभ्यास ढांचा स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि बिना स्केल किए गए ओमिक्स परतों को संयोजित करना जैविक संरचना को संरक्षित करता है और पूरक मॉड्यूल संरक्षण एवं विभेदक कनेक्टिविटी विश्लेषणों के माध्यम से व्यापक आणविक व्यवधान और आंशिक बहाली को प्रकट करता है।

Pozhidaeva, M., Bussmann, H., Huisinga, M., Buesen, R., Hackermüller, J., Canzler, S.2026-05-27
💻 जैव सूचना विज्ञान

GAE-Δ: A Graph-Learning Framework for Gene Network Rewiring and Clinical Outcome Prediction from Multi-Omics Data

GAE-Δ ढांचा मल्टी-ओमिक्स डेटा में फेनोटाइप-विशिष्ट जीन नेटवर्क रीवायरिंग को मॉडल करने के लिए एक ग्राफ ऑटोएनकोडर का लाभ उठाता है, जो मौजूदा लीनियर फैक्टराइजेशन और नेटवर्क-आधारित विधियों की तुलना में बेहतर नैदानिक परिणाम की भविष्यवाणी करता है और जैविक रूप से प्रासंगिक कैंसर ड्राइवरों की पहचान करता है।

Tang, Z., Chen, Z., Chen, M., Wang, Y., Ennis, S., Niranjan, M., Ewing, R.2026-05-26