bioinformatics पेपर

The Stochastic System Identification Toolkit (SSIT) to model, fit, predict, and design experiments

स्टोकेस्टिक सिस्टम आइडेंटिफिकेशन टूलकिट (SSIT) एक तेज़, लचीला, ओपन-सोर्स MATLAB पैकेज है जिसे विविध कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करके स्टोकेस्टिक बायोकेमिकल सिस्टम को मॉडल, सिम्युलेट और फिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सिंगल-सेल और अन्य काउंट-आधारित डेटा के लिए मजबूत पैरामीटर इन्फरेंस, नॉइज़ हैंडलिंग और इष्टतम प्रयोगात्मक डिज़ाइन को सक्षम बनाता है।

Popinga, A. N., Forman, J., Svetlov, D., Vo, H. D., Munsky, B. E.2026-03-08

💻 bioinformatics

Deciphering Cell Cycle Dynamics and Cell States in Single-cell RNA-seq data with SPAE

यह शोध पत्र SPAE को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत साइनुसोइडल (Sinusoidal) और पीसवाइज ऑटोएन्कोडर (Piecewise AutoEncoder) मॉडल है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में सिंगल-सेल आरएनए-सीक (scRNA-seq) डेटा में सेल चक्र की गतिशीलता और अवस्थाओं के लक्षण वर्णन की सटीकता और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Yi, J., Liu, J., Guo, P., Ye, Y.-n., zhou, X.2026-03-08

💻 bioinformatics

REMAG: recovery of eukaryotic genomes from metagenomic data using contrastive learning

REMAG एक नवीन उपकरण है जो लॉन्ग-रीड मेटाजीनोमिक डेटा से उच्च-गुणवत्ता वाले, लगभग पूर्ण यूकेरियोटिक मेटाजीनोम-असेंबल किए गए जीनोम को पुनः प्राप्त करने में मौजूदा सीमाओं को दूर करने के लिए कंट्रास्टिव लर्निंग और जीनोमिक फाउंडेशन मॉडल्स का लाभ उठाता है।

Gomez-Perez, D., Raguideau, S., Warring, S., James, R., Hildebrand, F., Quince, C.2026-03-08

💻 bioinformatics

geneSTRUCTURE: A Modern Platform for Visualization of Gene Structures

लचीलेपन और इंटरैक्टिविटी में मौजूदा उपकरणों की सीमाओं को दूर करने के लिए, लेखकों ने geneSTRUCTURE विकसित किया है, जो एक आधुनिक कमांड-लाइन और वेब-आधारित प्लेटफॉर्म है जो GFF3 और GTF प्रारूपों का उपयोग करके जीन संरचनाओं और पूरक एनोटेशन के अनुकूलन योग्य, उच्च-रिज़ॉल्यूशन दृश्यता को सक्षम बनाता है।

Hashimoto, S., Yamada, K., Izawa, T.2026-03-08

💻 bioinformatics

Telomere-to-telomere assembly and haplotype analysis of tetraploid Dendrobium officinale illuminate Orchidaceae polyploid evolution and mycorrhizal symbiosis genes

यह अध्ययन ऑटोटेट्राप्लोइड (autotetraploid) *डेंड्रोबियम ऑफिसिनले* (*Dendrobium officinale*) जीनोम का पहला टेलोमेयर-टू-टेलोमेयर हैप्लोटाइप-रिजॉल्व्ड असेंबली प्रस्तुत करता है, जो इसके हालिया पॉलीप्लोइडाइजेशन इतिहास को प्रकट करता है और जड़-विशिष्ट SWEET जीन की पहचान करता है जो संभवतः इसके विशिष्ट माइकोराइज़ल सहजीवन (mycorrhizal symbiosis) का आधार हैं।

Chen, E., Xu, J., Liu, Y., Li, Y., Feng, Y., Lu, Q., Ding, X., Niu, Z., Qin, S., Niu, S., Luo, Y., Guo, X., Luo, X.2026-03-07

💻 bioinformatics

Identifying genes associated with phenotypes using machine and deep learning

यह अध्ययन एक मशीन और डीप लर्निंग पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो फेनोटाइप-जुड़े जीन की पहचान करने के लिए जीनोटाइप डेटा के आधार पर व्यक्तियों को वर्गीकृत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उच्च प्रदर्शन करने वाले मॉडलों द्वारा चयनित SNPs 0.84 के औसत जीन पहचान अनुपात के साथ रोग-संबंधी जीनों को प्रभावी ढंग से प्राथमिकता देते हैं।

Muneeb, M., Ascher, D.2026-03-07

💻 bioinformatics

Multi-Target In Silico Investigation of Withaferin A as a Potential Antiviral Inhibitor Against Key Marburg Virus Proteins

यह अध्ययन एक *इन सिलिको* मल्टी-टारगेट दृष्टिकोण, जिसमें मॉलिक्यूलर डॉकिंग, डायनेमिक्स सिमुलेशन और बाइंडिंग फ्री एनर्जी गणना शामिल है, का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि विथैफेरिन ए (Withaferin A) प्रमुख मारबर्ग वायरस प्रोटीनों (VP35 और NP) के विरुद्ध आशाजनक एंटीवायरल क्षमता प्रदर्शित करता है और इसमें अनुकूल ड्रग-लाइक गुण हैं, जो आगे के प्रयोगात्मक सत्यापन की पुष्टि करते हैं।

Zinnah, K. M. A., Nabil, F. A., Darda, A., Islam, E., Hossain, F. M. A.2026-03-07

💻 bioinformatics

Benchmarking circRNA Detection Tools from Long-Read Sequencing Using Data-Driven and Flexible Simulation Framework

यह अध्ययन यथार्थवादी ऑक्सफोर्ड नैनोपोर लॉन्ग-रीड डेटासेट उत्पन्न करने के लिए एक नवीन, ओपन-सोर्स सिमुलेशन फ्रेमवर्क पेश करता है और तीन circRNA डिटेक्शन टूल्स (CIRI-long, IsoCIRC, और circNICK-Irs) की तुलना करने वाला पहला व्यापक बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो भविष्य के टूल चयन और विकास के मार्गदर्शन के लिए उनके विशिष्ट प्रदर्शन प्रोफाइल और सीमित ओवरलैप को प्रकट करता है।

Rusakovich, A., CORRE, S., Cadieu, E., Fraboulet, R.-M., Le Bars, V., Galibert, M.-D., Derrien, T., Blum, Y.2026-03-06

💻 bioinformatics

Joint Learning of Drug-Drug Combination and Drug-DrugInteraction via Coupled Tensor-Tensor Factorization with SideInformation

यह शोध पत्र SI-ADMM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन संयुक्त शिक्षण ढांचा है जो युग्मित टेंसर-टेंसर गुणनखंडन (coupled tensor-tensor factorization) पर आधारित है और जो प्रभावी ड्रग संयोजनों और ड्रग-ड्रग इंटरैक्शन की एक साथ भविष्यवाणी करने के लिए मल्टी-व्यू सहायक ड्रग सूचना को एकीकृत करता है, जो मानक पूर्णता (standard completion) और यथार्थवादी नई-ड्रग भविष्यवाणी परिदृश्यों दोनों में बेहतर सुदृढ़ता और प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Zhang, X., Fang, Z., Tang, K., Chen, H., Li, J.2026-03-06

💻 bioinformatics

t2pmhc: A Structure-Informed Graph Neural Network to predict TCR-pMHC Binding

यह शोध पत्र t2pmhc को प्रस्तुत करता है, जो एक संरचना-सूचित ग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो मौजूदा अनुक्रम-आधारित विधियों की तुलना में अनदेखे पेप्टाइड्स के लिए बेहतर सामान्यीकरण और जैविक रूप से सुसंगत बाइंडिंग भविष्यवाणियों को प्राप्त करने के लिए TCR-pMHC परिसरों की अनुमानित 3D संरचनाओं का लाभ उठाता है।

Polster, M., Stadelmaier, J., Ball, E., Scheid, J., Bauer, J., Nelde, A., Claassen, M., Dubbelaar, M. L., Walz, J. S., N (…)2026-03-06

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