bioinformatics पेपर

Longitudinal modality prediction learns gene regulatory patterns: insights from a single-cell competition

अब तक की सबसे बड़ी एकल-कोशिका (single-cell) डेटा प्रतियोगिता आयोजित करके और एक नवीन अनुदैर्ध्य बहुविध (longitudinal multimodal) बेंचमार्क पर 27,000 से अधिक सबमिशनों का विश्लेषण करके, यह अध्ययन बेहतर मॉडलिंग रणनीतियों की पहचान करता है और ऐसे पुनरुत्पादक उपकरण प्रदान करता है जो क्रोमैटिन, ट्रांसक्रिप्टोमिक और प्रोटिओमिक परतों में जीन नियामक पैटर्न के पूर्वानुमान को उन्नत करते हैं।

Lance, C., Shitov, V. A., Wen, H., Ji, Y., Holderrieth, P., Wu, Y., Liu, R., Cannoodt, R., Tang, W., Waldrant, K., DeMeo (…)2026-02-25

💻 bioinformatics

STRATA: Spatial Regulon Field Theory Reveals Coupling Architecture of Human Skin and Its Homogenization in Melanoma

यह शोध पत्र STRATA को प्रस्तुत करता है, जो एक विभेदक-ज्यामितीय (differential-geometric) ढांचा है जो स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स को विविक्त कोशिका क्लस्टरिंग (discrete cell clustering) से निरंतर क्षेत्र विश्लेषण (continuous field analysis) में परिवर्तित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि मानव त्वचा का मेलानोमा ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर रेगुलोन्स (transcription factor regulons) की स्थानिक युग्मन वास्तुकला (spatial coupling architecture) को समाप्त करने के बजाय उसे समरूप (homogenize) बना देता है।

Tjiu, J.-W.2026-02-25

💻 bioinformatics

TopoMetry systematically learns and evaluates the latent geometry of single-cell data

टोपोमेट्री (TopoMetry) एक एकीकृत, ज्यामिति-जागरूक ढांचा है जो उच्च-सटीक स्पेक्ट्रल स्कैफोल्ड्स उत्पन्न करने के लिए सिंगल-सेल डेटा से अंतर्निहित समन्वय प्रणालियों को व्यवस्थित रूप से सीखता और उनका मूल्यांकन करता है, जो जैविक संरचना को संरक्षित करने और छिपी हुई कोशिकीय विविधता को प्रकट करने में मानक वर्कफ़्लो से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Oliveira, D. S., Domingos, A. I., Velloso, L. A.2026-02-24

💻 bioinformatics

Machine learning-based rescoring with MS2Rescore boosts peptide identification and taxonomic specificity in metaproteomics

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग-आधारित टूल MS2Rescore मेटाप्रोटिओमिक्स में पेप्टाइड पहचान दरों और टैक्सोनोमिक विशिष्टता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे पारंपरिक वर्कफ़्लो की तुलना में सख्त फाल्स डिस्कवरी रेट थ्रेशोल्ड और अधिक विश्वसनीय टैक्सोनोमिक विश्लेषण सक्षम होता है।

Malliet, X., Declercq, A., Gabriels, R., Holstein, T., Mesuere, B., Muth, T., Verschaffelt, P., Martens, L., Van Den Bos (…)2026-02-24

💻 bioinformatics

Sequence-to-graph alignment based copy number calling using a network flow formulation

यह शोध पत्र Floco को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो नोड-स्तरीय रीड डेप्थ प्रायिकताओं (node-level read depth probabilities) को नेटवर्क फ्लो फॉर्मूलेशन के साथ जोड़कर और इसे इंटीजर लीनियर प्रोग्रामिंग के माध्यम से हल करके जीनोम ग्राफ पर कॉपी नंबर कॉलिंग की सटीकता में सुधार करती है, जिससे पारंपरिक रैखिक संदर्भ मैपिंग (linear reference mapping) और सरल ग्राफ नोड भविष्यवाणियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Magalhaes, H., Weber, J., Klau, G. W., Marschall, T., Prodanov, T.2026-02-24

💻 bioinformatics

CoMR: an integrative scoring pipeline for Comprehensive Mitochondrial proteome Reconstruction across eukaryotes

लेखक CoMR प्रस्तुत करते हैं, जो एक एकीकृत स्कोरिंग पाइपलाइन है जो स्टैंडअलोन प्रेडिक्टर्स की तुलना में विविध यूकेरियोट्स में माइटोकॉन्ड्रियल प्रोटिओम पुनर्निर्माण की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए लक्ष्य निर्धारण भविष्यवाणी (टारगेटिंग प्रेडिक्शन), होमोलॉजी खोज और फाइलोगेनेटिक विश्लेषण को संयोजित करती है।

Boisard, J., Williams, S. K., Roger, A. J., Stairs, C. W.2026-02-24

💻 bioinformatics

RSTG: Robust Generation of High Quality Spatial Transcriptomics Data using Beta Divergence Based AutoEncoder

यह शोध पत्र RSTG का प्रस्ताव करता है, जो एक बीटा-डाइवर्जेंस-आधारित वेरिएशनल इन्फरेंस (beta-divergence-based variational inference) का उपयोग करने वाला एक सुदृढ़ ऑटोएनकोडर (robust autoencoder) है, जो उच्च गुणवत्ता वाला सिंथेटिक स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स (spatial transcriptomics) डेटा उत्पन्न करने के लिए है जो कई डेटासेट्स और तकनीकों में सेलुलर स्थितियों को प्रभावी ढंग से पुनर्प्राप्त करता है और शोर (noise), आउटलेर्स (outliers) तथा बैच प्रभावों (batch effects) के विरुद्ध स्थिरता बनाए रखता है।

Halder, A., Ghosh, A., Bandyopadhyay, S.2026-02-24

💻 bioinformatics

How Not to be Seen: Predicting Unseen Enzyme Functions using Contrastive Learning

यह शोध पत्र EnzPlacer को प्रस्तुत करता है, जो एक कंट्रास्टिव लर्निंग एल्गोरिदम है जो अज्ञात विशिष्ट कार्यों वाले एंजाइमों (EC 4) के व्यापक कार्यात्मक संदर्भ (EC संख्या 1-3) की भविष्यवाणी करने के लिए उन्हें ज्ञात कार्यात्मक स्थानों में सटीक रूप से स्थापित करता है ताकि प्रयोगात्मक लक्षण वर्णन के लिए परीक्षण योग्य परिकल्पनाएँ उत्पन्न की जा सकें।

Ma, X., Joshi, P., Friedberg, I., Li, Q.2026-02-24

💻 bioinformatics

BioGraphX-RNA: A Universal Physicochemical Graph Encoding for Interpretable RNA Subcellular Localization Prediction

BioGraphX-RNA एक सार्वभौमिक, व्याख्यात्मक भौतिक-रासायनिक ग्राफ-एन्कोडिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो विविध वर्गों और प्रजातियों में आरएनए (RNA) के उपकोशिकीय स्थानीयकरण (subcellular localization) के अत्याधुनिक, सामान्यीकरण योग्य और यांत्रिक रूप से अंतर्दृष्टिपूर्ण भविष्यवाणियों को प्राप्त करने के लिए जैविक-भौतिक सिद्धांतों को फ्रोजन RiNALMo एम्बेडिंग्स के साथ एकीकृत करता है।

Saeed, A., Abbas, W.2026-02-24

💻 bioinformatics

Bayesian Perspective for Orientation Determination in Cryo-EM with Application to Structural Heterogeneity Analysis

यह शोध पत्र क्रायो-ईएम (cryo-EM) और क्रायो-ईटी (cryo-ET) में ओरिएंटेशन अनुमान के लिए एक बेयसियन फ्रेमवर्क (Bayesian framework) प्रस्तावित करता है, जो न्यूनतम माध्य वर्ग त्रुटि (MMSE) एस्टिमेटर के उपयोग के माध्यम से, कम सिग्नल-टू-नॉइज़ स्थितियों में पारंपरिक क्रॉस-कोरिलेशन विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे 3D पुनर्निर्माण सटीकता बढ़ती है और उच्च-निष्ठा वाले संरचनात्मक विषमता विश्लेषण को सक्षम बनाया जा सकता है।

Xu, S., Balanov, A., Singer, A., Bendory, T.2026-02-23

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