860 पेपर
यह शोध पत्र wavess 1.2 को प्रस्तुत करता है, जो एक उन्नत इन-होस्ट (within-host) वायरस अनुक्रम सिमुलेशन ढांचा है जो प्रतिरक्षा-संचालित वायरल विकास और विविधीकरण को अधिक सटीक रूप से मॉडल करने के लिए HLA-जागरूक साइटोटॉक्सिक टी-लिम्फोसाइट प्रतिक्रियाओं और परिवर्तनशील पुनर्संयोजन दरों को शामिल करता है।
यह अध्ययन केमिकल प्रोब साहित्य का पहला बड़े पैमाने पर विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि ये उपकरण लक्ष्य-रोग संबंधों के लिए महत्वपूर्ण प्रारंभिक साक्ष्य प्रदान करते हैं, कम खोजे गए रोगों में नवीन चिकित्सीय अवसरों को उजागर करते हैं, और सहसंबंधी डेटा से परे सत्यापन को सुदृढ़ करते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि दुर्लभ जैविक इमेज डेटासेट पर SHAP जैसे पोस्ट-हॉक स्पष्टीकरण उपकरणों को लागू करने से छिपे हुए पूर्वाग्रहों का पता लगाया जा सकता है, जैसे कि मॉडल जैविक पैटर्न के बजाय व्यक्तिगत पशु विशेषताओं पर ओवरफिट हो रहे हैं, और साथ ही यह भी उजागर किया जा सकता है कि सीमित डेटा से वैध जैविक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए कार्यों को कैसे पुनर्गठित किया जाए।
यह अध्ययन एक नवीन डायरेक्शनल नॉन-नेगेटिव मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन (dNMF) मॉडल को समाहित करने वाले एक मल्टी-मोडल ढांचे को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि जीनोम-वाइड शॉर्ट टैंडम रिपीट (STR) विविधताएं, पारंपरिक सिंगल-न्यूक्लियोटाइड पॉलीमॉर्फिज्म (SNPs) की तुलना में मानव जनसंख्या संरचना का अनुमान लगाने के लिए काफी सूक्ष्म और अधिक जैविक रूप से व्याख्या योग्य रिज़ॉल्यूशन प्रदान करती हैं।
ProteinConformers एक व्यापक संसाधन है जो 2.7 मिलियन ज्यामिति-अनुकूलित (geometry-optimized) प्रोटीन विन्यास (conformations) के साथ विस्तृत ऊर्जावान और समानता संबंधी एनोटेशन प्रदान करता है, जो प्रोटीन गतिशीलता और ड्रग डिस्कवरी के लिए कन्फर्मेशनल कवरेज, ऊर्जा प्रोफाइलिंग और बेंचमार्किंग मानकों के महत्वपूर्ण अंतराल को संबोधित करता है।
यह अध्ययन मानव फेफड़ों में एंजियोटेंसिन रिसेप्टर्स के कोशिका-विशिष्ट स्थानीयकरण को परिभाषित करता है, जो AGTR1 को पेरिसाइट्स (pericytes) के लिए एक चयनात्मक मार्कर के रूप में पहचानता है जो उनके प्रवासन और प्रसार को नियंत्रित करता है, जिसका विनियमन एम्फिसीमा (emphysema) और उम्र बढ़ने से जुड़ा हुआ है, जिससे फेफड़ों के विकारों में वायुमार्ग लचीलेपन को लक्षित करने के लिए एक नया ढांचा प्रदान होता है।
यह अध्ययन पैनजीनोम ग्राफ में इन्वर्जन बबल्स (inversion bubbles) के लिए दो विशिष्ट टोपोलॉजिकल मोटिफ्स की पहचान करता है और उन्हें एनोटेट करने के लिए एक टूल विकसित करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान अत्याधुनिक पाइपलाइन अक्सर इन्वर्जनों को गलत तरीके से प्रस्तुत करती हैं या उन्हें रिकवर करने में विफल रहती हैं, विशेष रूप से वास्तविक मानव डेटासेट में।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डीएनए फाउंडेशन मॉडल, विशेष रूप से हायनाडीएनए (HyenaDNA), *अरैबिडोप्सिस थैलियाना* (Arabidopsis thaliana) और *सिसिम्ब्रियम इरियो* (Sisymbrium irio) के डीएपी-सेक (DAP-seq) डेटा का उपयोग करके पादप जीनोमों में ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर बाइंडिंग साइटों की सटीक और कुशल भविष्यवाणी करने में विशिष्ट विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि हिस्टोलॉजी छवियों से स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स (spatial transcriptomics) की भविष्यवाणी करने में डीप लर्निंग के प्रदर्शन के लिए आणविक और इमेज डेटा दोनों की गुणवत्ता, विशेष रूप से विरलता (sparsity), शोर (noise) और रिज़ॉल्यूशन के संबंध में, एक महत्वपूर्ण निर्धारक है, जो यह सुझाव देता है कि डेटा की गुणवत्ता में सुधार करना मॉडल आर्किटेक्चर अनुकूलन के लिए एक आवश्यक, ऑर्थोगोनल रणनीति प्रदान करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि न्यूरोइमेजिंग पाइपलाइनों में संख्यात्मक परिवर्तनशीलता पार्किंसंस रोग अनुसंधान में स्ट्रक्चरल एमआरआई (structural MRI) निष्कर्षों को महत्वपूर्ण रूप से विकृत कर सकती है, जो मौजूदा साहित्य में गलत निष्कर्षों को रोकने के लिए इन त्रुटियों को मापने और कम करने हेतु एक व्यावहारिक ढांचे के विकास को प्रेरित करती है।