857 पेपर
यह अध्ययन एक मानकीकृत, अभिव्यक्ति-आधारित एनोटेशन फ्रेमवर्क स्थापित करता है जो मानव कोशिकाओं में प्रचुर मात्रा में मौजूद स्मॉल वॉल्ट आरएनए (svtRNAs) का व्यवस्थित पता लगाने और पुनरुत्पादक मात्रात्मक निर्धारण को सक्षम बनाता है, जो विविध डेटासेट में उनके निरंतर प्रसंस्करण और संभावित miRNA-समान नियामक भूमिकाओं को प्रकट करता है।
डेस्क्रिप्ट्रॉन-जीबीआईएफ एनोटेटर (Descriptron-GBIF Annotator) एक शून्य-स्थापना (zero-installation), ब्राउज़र-आधारित क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म है जो एआई-सहायता प्राप्त सेगमेंटेशन और मानकीकृत ऑन्टोलॉजी का लाभ उठाता है ताकि जनता को जीबीआईएफ (GBIF) छवियों से संरचित रूपात्मक एनोटेशन उत्पन्न करने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे एक द्वि-स्तरीय वास्तुकला के माध्यम से विशेषज्ञ एआई मॉडल प्रशिक्षण में नागरिक विज्ञान योगदान को फीड करके एनोटेटेड जैव विविधता डेटा की कमी को दूर किया जा सके।
Cycle-Extractor एक तेज़ और सटीक मिश्रित-पूर्णांक रैखिक प्रोग्रामिंग (mixed-integer linear programming) टूल है जो शॉर्ट- और लॉन्ग-रीड सीक्वेंसिंग डेटा दोनों से ecDNA संरचनाओं को पुनर्गठित करता है, जो गति में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और प्रयोगात्मक साक्ष्यों द्वारा प्रमाणित बड़े, उच्च-प्रतिलिपि वाले ऑन्कोजेनिक सर्कल्स के उत्कृष्ट रिज़ॉल्यूशन को प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र SuperSurv प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स R पैकेज है जो विषम शिक्षार्थियों (heterogeneous learners) को एकीकृत करके, IPCW-भारित स्टैकिंग को लागू करके, और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, बेंचमार्किंग और नैदानिक व्याख्यात्मकता के लिए व्यापक उपकरण प्रदान करके, राइट-सेंसर्ड सर्वाइवल डेटा के लिए मशीन लर्निंग एन्सेम्बल्स के निर्माण, मूल्यांकन और व्याख्या के लिए एक एकीकृत ढांचा प्रदान करता है।
यह शोध पत्र DNA-MGC+ को प्रस्तुत करता है, जो एक बहुमुखी कोडेक है जो उच्च त्रुटि दरों और कम अनुक्रमण गहराई (sequencing depth) के बावजूद, विविध अनुक्रमण प्लेटफार्मों पर सिंथेटिक डीएनए से विश्वसनीय और संसाधन-कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति को सक्षम करके मौजूदा समाधानों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
BioPipelines एक ओपन-सोर्स पायथन फ्रेमवर्क है जो प्रोटीन और लिगैंड डिज़ाइन के लिए डीप लर्निंग टूल्स को अपनाने को सरल बनाता है, जिससे केमिकल बायोलॉजिस्ट न्यूनतम कोडिंग प्रयास के साथ और बिना किसी विशेष इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता के जटिल, बहु-चरणीय कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो को परिभाषित, प्रोटोटाइप और निष्पादित कर सकते हैं।
यह अध्ययन जैव रासायनिक साक्ष्य प्रदान करता है कि कोलोराडो पोटैटो बीटल में मौखिक रूप से ग्रहण किए गए dsRNA को केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के भीतर कार्यात्मक siRNAs में संसाधित किया जाता है, जो तंत्रिका ऊतकों में प्रणालीगत RNAi परिवहन और गतिविधि की पुष्टि करता है।
यह शोध पत्र SpliceSelectNet को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित (hierarchical) ट्रांसफॉर्मर-आधारित डीप लर्निंग मॉडल है जो DNA अनुक्रमों में स्थानीय और दीर्घ-रेंज (100 kb तक) नियामक निर्भरताओं को प्रभावी ढंग से कैप्चर करके स्प्लिस साइट्स की भविष्यवाणी करने और असामान्य स्प्लिसिंग का पता लगाने में अत्याधुनिक सटीकता और जैविक व्याख्यात्मकता प्राप्त करता है।
फ्लेमिंग एक एकीकृत एआई एजेंट है जो डिस्क्रिमिनेटिव और जनरेटिव मॉडल्स को मॉलिक्यूलर ऑप्टिमाइजेशन और ADMET प्रेडिक्शन के साथ जोड़ता है ताकि उच्च इन विट्रो हिट रेट्स और अनुकूल सुरक्षा प्रोफाइल के साथ माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस निषेध के लिए नवीन लीड कंपाउंड्स को सफलतापूर्वक पहचानने और डिजाइन करने में सक्षम हो सके।
FLAMESv2 एक अत्यधिक मॉड्यूलर, प्रोटोकॉल-अज्ञेय (protocol-agnostic) R/Bioconductor पैकेज है जिसे लॉन्ग-रीड सिंगल-सेल और स्पेशियल RNA-seq डेटा को प्रोसेस और एनालाइज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो विविध प्रायोगिक वर्कफ़्लो के माध्यम से RNA आइसोफॉर्म्स, अल्टरनेटिव स्प्लिसिंग और सेलुलर विषमता (cellular heterogeneity) के व्यापक लक्षण वर्णन को सक्षम बनाता है।