1211 पेपर
यह शोधपत्र UDAL को प्रस्तुत करता है, जो एक बजट-सीमित सक्रिय शिक्षण (active learning) रणनीति है जो अनिश्चितता अनुमान (uncertainty estimation) और विविधता चयन (diversity selection) को संयोजित करती है ताकि बहुत बड़े यादृच्छिक डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडलों के समान भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन प्राप्त करते हुए वेट-लैब (wet-lab) TCR–pMHC सत्यापन की लागत और समय को काफी कम किया जा सके।
यह शोधपत्र FairTCR को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रुप डिस्ट्रिब्यूशनल रोबस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है जो समग्र सटीकता को प्रतिस्पर्धी बनाए रखते हुए TCR-pMHC बाइंडिंग प्रेडिक्शन में HLA एलील्स और पूर्वज कोहॉर्ट्स के बीच प्रदर्शन असमानताओं को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लुप्त कीटविज्ञान संबंधी डेटा (entomological data) को प्रतिस्थापित करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करने से बोलिवर राज्य, वेनेजुएला में प्लाज्मोडियम विवैक्स (Plasmodium vivax) मलेरिया घटना के भविष्य कहने वाले मॉडलों की सटीकता में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है, जबकि यह प्लाज्मोडियम फाल्सीपेरम (Plasmodium falciparum) के लिए भविष्यवाणियों में सुधार करने में विफल रहता है।
यह शोध पत्र ORION को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंटिक AI फ्रेमवर्क है जो सांख्यिकीय मॉडलिंग और साहित्य समीक्षा को एकीकृत करके जटिल इम्यून प्रोफाइलिंग डेटा के एंड-टू-एंड विश्लेषण को स्वचालित करता है, और ज्ञात एवं नवीन दोनों प्रकार की ऑटोइम्यून स्थितियों के लिए पुनरुत्पादक, जैविक रूप से सुसंगत परिकल्पनाएं उत्पन्न करते हुए महीनों के मैनुअल इंटरप्रिटेशन को सफलतापूर्वक घंटों में संकुचित कर देता है।
यह शोध पत्र विशिष्ट अनुरूपण समुच्चयों (conformational ensembles) वाले अंतर्निहित रूप से अव्यवस्थित प्रोटीनों को डिजाइन करने के लिए कंडिशनड प्रोटीन लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करते हुए एक जनरेटिव फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उनके गुणों पर सटीक नियंत्रण केवल बड़े पैमाने के प्रशिक्षण डेटा के माध्यम से ही प्राप्त किया जा सकता है।
यह शोध पत्र vcfilt को प्रस्तुत करता है, जो Go में कार्यान्वित एक ज़ीरो-एलोकेशन, स्ट्रीमिंग VCF फ़िल्टर है जो उच्च-आवृत्ति वाले फ़िल्टरिंग मानदंडों में विशेषज्ञता हासिल करने और डायनेमिक ओवरहेड को समाप्त करने के साथ-साथ बाइट-फॉर-बाइट आउटपुट संगतता बनाए रखते हुए bcftools जैसे मौजूदा उपकरणों की तुलना में 12.2x तक की गति वृद्धि प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र ABB4-STEROIDS को प्रस्तुत करता है, जो लाखों मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स फ्रेम्स पर प्रशिक्षित एक जनरेटिव डीप लर्निंग मॉडल है, जो एंटीबॉडीज के कन्फर्मेशनल एनसेम्बल्स के सैंपलिंग और भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करता है, जो एंटीबॉडी लचीलेपन और कार्य की जांच करने के लिए एक सुदृढ़ संसाधन प्रदान करता है।
यह अध्ययन यह प्रदर्शित करने के लिए कम्प्यूटेशनल बायोइन्फॉर्मेटिक्स और तुलनात्मक मॉडलिंग का उपयोग करता है कि तापमान *जेनोपस* (Xenopus) में एंडोजी (EndoG) प्रोटीन विविधीकरण का प्राथमिक चालक है, जिसमें *X. लेविस* (ठंडे अनुकूलित) और *X. ट्रॉपिकलिस* (ताप अनुकूलित) अपने संबंधित तापीय वातावरण के प्रति विशिष्ट संरचनात्मक और भौतिक-रासायनिक अनुकूलन प्रदर्शित करते हैं।
ProteomeScan एक ओपन-सोर्स, क्लाउड-स्केल कम्प्यूटेशनल टूलकिट है जो ज्ञात लक्ष्यों को रैंक करने में रैंडम बेसलाइन की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करते हुए, प्रोटीन-लिगैंड इंटरैक्शन को व्यवस्थित रूप से पहचानने और मान्य करने के लिए प्रोटिओम-व्यापी आणविक डॉकिंग करता है और छिपे हुए बाइंडिंग साइटों की खोज को सक्षम बनाता है।
MICRON एक नवीन, सेगमेंटेशन-मुक्त, पूर्णतः स्वचालित मल्टीपल-इंस्टेंस लर्निंग टूल है जो स्थानिक इमेजिंग प्रोटिओमिक्स डेटा का लाभ उठाकर सटीक रूप से परिणाम-जुड़े इम्यून माइक्रोएनवायरनमेंट्स की पहचान करता है और प्रोग्नोस्टिक एवं डायग्नोस्टिक भविष्यवाणियों में सुधार करता है, जैसा कि ब्रेन कैंसर में उत्तरजीविता से जुड़े प्रमुख सेल-सेल कम्युनिकेशन पैटर्न की इसकी खोज द्वारा प्रदर्शित किया गया है।