1211 पेपर
यह शोध पत्र cellSight को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित, उपयोगकर्ता के अनुकूल वर्कफ़्लो है जिसे मैन्युअल प्रयास को कम करके, पुनरुत्पादकता को बढ़ाकर और जैविक खोजों को गति देकर सिंगल-सेल आरएनए-अनुक्रमण (RNA-sequencing) विश्लेषण को सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र Cenote-Taker 3 को प्रस्तुत करता है, जो एक उच्च-प्रदर्शन वाला, ओपन-सोर्स कमांड-लाइन टूल है जो अनुक्रमण डेटा (sequencing data) से वायरल जीनोम और प्रोफेज की खोज और एनोटेशन के लिए गति और सटीकता में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, और साथ ही geNomad जैसे अन्य अग्रणी टूल्स के पूरक परिणाम भी प्रदान करता है।
यह अध्ययन एक पूर्णतः कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जिसने SpCas9 के PI/RuvC इंटरफेस को लक्षित करने वाले एक उच्च-आत्मीयता (high-affinity) वाले VHH नैनोबॉडी को सफलतापूर्वक डिजाइन और परमाणु स्तर पर मान्य किया है, जो CRISPR-Cas9 की कार्यक्षमता को बढ़ाने के लिए माध्यमिक प्रभावकों (secondary effectors) को भर्ती करने हेतु एक स्थिर, गैर-निरोधात्मक द्विसंयोजक हब संरचना (bivalent hub architecture) स्थापित करता है।
यह अध्ययन कार्टिलेज पुनर्जनन के लिए BMPR1A को लक्षित करने वाले 'डी नोवो' पेप्टाइड्स को डिजाइन करने हेतु चार जनरेटिव एआई टूल्स का बेंचमार्किंग करता है, जो एक कठोर मल्टी-मेट्रिक कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क के माध्यम से एक शीर्ष प्रदर्शन करने वाले PepMLM उम्मीदवार की पहचान करता है और भविष्य के प्रयोगात्मक सत्यापन के लिए एक पुनरुत्पादक पाइपलाइन स्थापित करता है।
CBIcall एक ओपन-सोर्स, कॉन्फ़िगरेशन-ड्रिवन फ्रेमवर्क है जो एक एकल YAML फ़ाइल के माध्यम से मापदंडों को मान्य करके और वर्कफ़्लो को डिस्पैच करके विविध कंप्यूटिंग वातावरणों में पुनरुत्पादनीय (reproducible) और मानकीकृत वेरिएंट कॉलिंग सुनिश्चित करता है, जैसा कि EU HEREDITARY जैसी बड़े पैमाने की कोहोर्ट विश्लेषणों में प्रदर्शित किया गया है।
यह शोधपत्र CoMPLip को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) विधि है जो एक यथार्थवादी झिल्ली वातावरण (membrane environment) को सिम्युलेट करने के लिए लिपिड अणुओं के साथ उन्हें स्पष्ट रूप से सह-फोल्ड (co-fold) करके अल्फाफोल्ड 3 (AlphaFold 3) की झिल्ली प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने की सटीकता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र Deconomix को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक पायथन पैकेज और ग्राफिकल यूजर इंटरफेस है जो सेलुलर संरचनाओं का अनुमान लगाने, छोटी या संबंधित सेल आबादी को हल करने के लिए जीन वेट्स (gene weights) को अनुकूलित करने, बैकग्राउंड योगदान को ध्यान में रखने और सेल-टाइप-विशिष्ट जीन रेगुलेशन का अनुमान लगाने के लिए बल्क ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा के डिकनवोल्यूशन (deconvolution) को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो नए रासायनिक पदार्थों के लिए ड्रग-रिसेप्टर बाइंडिंग की भविष्यवाणी करने हेतु नॉन-बॉन्डेड इंटरैक्शन के सिद्धांतों को सफलतापूर्वक सीखता है, जो वर्तमान आकस्मिक औषधि खोज विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा प्रदान करता है।
FlashDeconv एक स्केलेबल, संरचना-संरक्षण करने वाली डीकनवोल्यूशन विधि है जो कई रिज़ॉल्यूशन पर Visium HD डेटा के सटीक, एटलस-स्केल स्थानिक विश्लेषण को सक्षम बनाती है, जो ऊतक-विशिष्ट रिज़ॉल्यूशन क्षितिज और पहले से अनडिटेक्टेबल इम्यून माइक्रोडोमेन जैसे महत्वपूर्ण जैविक अंतर्दृष्टि को प्रकट करती है जिन्हें वर्तमान वर्गीकरण-आधारित दृष्टिकोणों द्वारा छोड़ दिया जाता है।
Col-Ovo एक स्मार्टफोन-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल है जो फील्ड छवियों से *Aedes aegypti* के अंडों की 95% से अधिक सटीकता के साथ तीव्र, स्वचालित गणना सक्षम करता है, जो बड़े पैमाने पर मच्छर निगरानी कार्यक्रमों में मैनुअल प्रोसेसिंग की बाधा को प्रभावी ढंग से दूर करता है।