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Evaluating Few-Shot Meta-Learning using STUNT for Microbiome-Based Disease Classification

यह अध्ययन माइक्रोबायोम-आधारित रोग वर्गीकरण के लिए STUNT मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क का मूल्यांकन करता है और पाता है कि जबकि इसके स्व-पर्यवेक्षित एम्बेडिंग (self-supervised embeddings) अत्यधिक डेटा की कमी के तहत मामूली लाभ प्रदान करते हैं, वे अंततः अधिक नमूनों के साथ प्रदर्शन में बाधा डालते हैं क्योंकि वे एक सूचनात्मक बाधा (information bottleneck) उत्पन्न करते हैं जो कार्य-विशिष्ट संकेतों तक पहुंच को सीमित करती है, जो यह सुझाव देता है कि वर्गीकरण सफलता का प्राथमिक चालक अंतर्निहित जैविक संकेत की शक्ति है।

Peng, C., Abeel, T.2026-03-03
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Enabling Megascale Microbiome Analysis with DartUniFrac

यह शोध पत्र DartUniFrac को प्रस्तुत करता है, जो एक GPU-त्वरित एल्गोरिदम है जो लाखों नमूनों और अरबों टैक्स (taxa) के पैमाने पर सांख्यिकीय रूप से सटीक, निकट-इष्टतम माइक्रोबायोम विश्लेषण को सक्षम करने के लिए भारित जैकार्ड समानता (weighted Jaccard similarity) और स्केचिंग तकनीकों का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में तीन गुना अधिक गति प्राप्त होती है।

Zhao, J., McDonald, D., Sfiligoi, I., Lladser, M. E., Patel, L., Weng, Y., Khatib, L., Degregori, S., Gonzalez, A., Lozu (…)2026-03-03
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RankMap: Rank-based reference mapping for fast and robust cell type annotation in spatial and single-cell transcriptomics

RankMap एक तेज़ और सुदृढ़ R पैकेज है जो सिंगल-सेल और स्पेशियल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स दोनों डेटासेट्स के लिए स्केलेबल, सटीक सेल टाइप एनोटेशन प्रदान करने के लिए रैंक-आधारित जीन एक्सप्रेशन रिप्रजेंटेशन और इलास्टिक नेट-रेगुलराइज्ड मल्टीनोमियल रिग्रेशन का उपयोग करता है, जो दक्षता और प्लेटफॉर्म-विशिष्ट पूर्वाग्रहों को संभालने में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Cheng, J., Li, S., Kim, S., Ang, C. H., Chew, S. C., Chow, P. K.-H., Liu, N.2026-03-03
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Towards Cross-Sample Alignment for Multi-Modal Representation Learning in Spatial Transcriptomics

यह शोध पत्र एक डीप रिप्रेजेंटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो विविध रोगी समूहों में मल्टी-मोडल स्पेशियल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा को मजबूती से संरेखित करने के लिए ट्रांसक्रिप्टोमिक्स और पैथोलॉजी के फाउंडेशन मॉडल्स को एकीकृत करता है, जो कोशिकाओं को डेटासेट-विशिष्ट स्थितियों के बजाय प्रकार के आधार पर क्लस्टर करने में पारंपरिक बैच-करेक्शन विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Dai, J., Nonchev, K., Koelzer, V. H., Raetsch, G.2026-03-03
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Structural Plausibility Without Binding Specificity: Limits of AI-Based Antibody-Antigen Structure Prediction Confidence Scores

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ अत्याधुनिक एआई (AI) विधियाँ ज्यामितीय रूप से प्रशंसनीय एंटीबॉडी-एंटीजन संरचनाएँ उत्पन्न कर सकती हैं, वहीं उनके आंतरिक आत्मविश्वास स्कोर (confidence scores) सही बाइंडिंग युग्मों को गलत युग्मों से विश्वसनीय रूप से अलग करने में विफल रहते हैं, जो चिकित्सीय खोज में स्पष्ट नकारात्मक नियंत्रणों और यथार्थवादी बेंचमार्किंग की एक महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Smorodina, E., Ali, M., Kropivsek, K., Salicari, L., Miklavc, S., Kappassov, A., Fu, C., Sormanni, P., de Marco, A., Gre (…)2026-03-03
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Sparse Autoencoders Reveal Interpretable Features in Single-Cell Foundation Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सिंगल-सेल फाउंडेशन मॉडल्स के हिडन रिप्रेजेंटेशन्स पर स्पार्स ऑटोएनकोडर्स को प्रशिक्षित करने से व्याख्या योग्य जैविक और तकनीकी विशेषताएं प्रकट होती हैं, जो मुख्य जैविक संकेतों को संरक्षित करते हुए तकनीकी आर्टिफैक्ट्स को कम करने के लिए लक्षित हस्तक्षेपों को सक्षम बनाती हैं।

Pedrocchi, F., Barkmann, F., Joudaki, A., Boeva, V.2026-03-02
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AlterNet: Alternative splicing-aware gene regulatory network inference

यह शोध पत्र AlterNet प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पाइपलाइन है जो ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर आइसोफॉर्म्स को विशिष्ट नियामकों के रूप में मानकर ट्रांसक्रिप्ट स्तर पर जीन नियामक नेटवर्क का अनुमान लगाता है, जिससे हृदय ऊतक में उन जैविक रूप से प्रासंगिक अंतःक्रियाओं का अनावरण होता है जो पारंपरिक जीन-स्तरीय विधियों द्वारा छूट जाती हैं।

Hoffmann, J., Wallnig, J., Dai, Z., Tsoy, O., Blumenthal, D. B., Hartebrodt, A.2026-03-02
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ETSAM: Effectively Segmenting Cell Membranes in cryo-Electron Tomograms

यह शोध पत्र ETSAM को प्रस्तुत करता है, जो विविध प्रयोगात्मक और सिम्युलेटेड क्रायो-ईटी (cryo-ET) डेटा पर प्रशिक्षित एक फाइन-ट्यून्ड टू-स्टेज SAM2-आधारित डीप लर्निंग मॉडल है, जो इस तकनीक के अंतर्निहित निम्न सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो और मिसिंग वेज आर्टिफैक्ट्स के बावजूद सेल मेम्ब्रेन के स्टेट-ऑफ-द-आर्ट, रोबस्ट सेगमेंटेशन को प्राप्त करता है।

Selvaraj, J., Cheng, J.2026-03-02
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Beyond alignment: synergistic integration is required for multimodal cell foundation models

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एक "आभासी कोशिका" (वर्चुअल सेल) प्राप्त करने के लिए मानक संरेखण-आधारित बहुविध संलयन (मल्टीमॉडल फ्यूजन) से तालमेल-अधिकतमीकरण एकीकरण की ओर स्थानांतरित होने की आवश्यकता है, जैसा कि एक नए मीट्रिक द्वारा प्रदर्शित होता है जो दर्शाता है कि जटिल जैविक कार्यों को क्रॉस-मोडल इंटरैक्शन से लाभ होता है जबकि सरल कार्यों को प्रमुख यूनिमोडल मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग द्वारा कुशलतापूर्वक संभाला जाता है।

Richter, T., Zimmermann, E., Hall, J., Theis, F. J., Raghavan, S., Winter, P. S., Amini, A. P., Crawford, L.2026-03-02
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Generalizing the Gaussian Network Model: Spanning-TreeThermodynamics Shows Entropy-Driven KRAS Activation

स्पैनिंग-ट्री विभाजन फलनों (spanning-tree partition functions) का उपयोग करके गॉसियन नेटवर्क मॉडल का सामान्यीकरण करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि KRAS सक्रियण एक एन्ट्रॉपी-संचालित प्रक्रिया है जो एक एन्थैल्पी-एन्ट्रॉपी क्षतिपूर्ति तंत्र द्वारा अभिलक्षित है, जहाँ सक्रिय अवस्था की ऊर्जात्मक लागत की भरपाई अनुरूपण (conformational) एन्ट्रॉपी में महत्वपूर्ण लाभ से की जाती है, जिसमें स्विच I को न्यूक्लियोटाइड-संचालित नेटवर्क पुनर्गठन के प्राथमिक एलोस्टेरिक लोकस के रूप में पहचाना गया है।

Ciftci, F. S., Erman, B.2026-03-02