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💻 जैव सूचना विज्ञान

Deep-learning-driven tumor microenvironment profiling improves immunotherapy response prediction

यह अध्ययन इकोनेट (EcoNet) को प्रस्तुत करता है, जो एक डीप-लर्निंग फ्रेमवर्क है जो इम्यूनोथेरेपी प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए ट्यूमर माइक्रोएनवायरमेंट पारिस्थितिक तंत्र और सिग्नलिंग नेटवर्क को मॉडल करता है, जैसा कि स्पष्ट सेल रीनल सेल कार्सिनोमा में जैविक रूप से प्रासंगिक जीन प्रोग्रामों की पहचान करने और नैदानिक परिणामों को वर्गीकृत करने की इसकी क्षमता द्वारा प्रमाणित किया गया है।

Wang, R. H., Benard, B. A., Ilerten, I., Zdravkovic, S., Al-Humadi, R., Nasr, S., Howitt, B., Gentles, A. J.2026-10-13
💻 जैव सूचना विज्ञान

BioMod: Biological Module Tokenization for Single-Cell Foundation Modeling

BioMod एक 50-मिलियन-पैरामीटर वाला सिंगल-सेल फाउंडेशन मॉडल है जो व्यक्तिगत जीन के बजाय कोशिकाओं को जैविक रूप से सार्थक ओवरलैपिंग मॉड्यूल में टोकनाइज़ करके प्रतिनिधित्व दक्षता और प्रदर्शन में सुधार करता है, जिससे सेल-टाइप एनोटेशन और परटर्बेशन प्रेडिक्शन जैसे कार्यों में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त होते हैं और साथ ही एक सिंगल GPU पर कुशल इन्फरेंस सक्षम होता है।

Meng, L., Zhu, J., Han, B., Zang, Y., Li, W., Zong, K., Zhong, J., Yang, Y., Liu, J., Jia, J., Sun, R., Yu, G., Han, J. (…)2026-10-13
💻 जैव सूचना विज्ञान

Imputing relative abundances via Gaussian random fields

यह शोध पत्र अनुदैर्ध्य संरचनात्मक डेटा (longitudinal compositional data) के बहु-प्रतिस्थापन (multiple imputation) के लिए एक व्याख्यात्मक गॉसियन रैंडम फील्ड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो लुप्त नमूनों, टेम्पोरल डिपेंडेंसी और ज़ीरो इन्फ्लेशन को प्रभावी ढंग से संभालता है, जो खाद्य एलर्जी और प्रसवोत्तर अवसाद के लिए भविष्यवाणियों में सुधार करने हेतु गट माइक्रोबायोम प्रक्षेपवक्र (gut microbiome trajectories) के पुनर्निर्माण में इसकी उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।

Shternshis, A., Singh, P., Hugerth, L. W.2026-10-13
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AmyloCore-ML: AI/Machine Learning Enabled Identification of Amyloid Fibril Core Regions Using Protein Language Models

AmyloCore-ML एक नवीन अनुक्रम-आधारित भविष्यवक्ता है जो प्रोटीन भाषा मॉडल एम्बेडिंग, विशेष रूप से ESM-2 का लाभ उठाता है, ताकि संरचनात्मक रूप से हल किए गए अमाइलॉइड फाइब्रिल कोर क्षेत्रों की सटीक पहचान की जा सके, जो CrossBeta और AggrescanAI जैसे मौजूदा उपकरणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Singh, J., Jangid, R., Srivastava, A.2026-10-12
💻 जैव सूचना विज्ञान

MtbAIM: AI/ML-guided endpoint-specific prediction of small-molecule activity across drug-susceptible and drug-resistant Mycobacterium tuberculosis

यह अध्ययन MtbAIM प्रस्तुत करता है, जो एक AI/ML-संचालित प्लेटफॉर्म है जो ड्रग-ससेप्टिबल (दवा-संवेदनशील) और ड्रग-रेसिस्टेंट (दवा-प्रतिरोधी) दोनों प्रकार के माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस आइसोलेट्स के विरुद्ध छोटे अणुओं की गतिविधि और न्यूनतम निरोधात्मक सांद्रता (MIC) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए विविध आणविक निरूपणों और ट्री-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

Singh, J., Singh, K.2026-10-12
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High-performance xenograft read-sorting for DNA methylation analysis

लेखक Xengsort टूल का एक उन्नत, अलाइनमेंट-मुक्त संस्करण प्रस्तुत करते हैं जो पेशेंट-डिराइव्ड जेनोट्रॉफ़ मॉडल के एपिजेनेटिक प्रोफाइलिंग के लिए डीएनए रीड्स को प्रजातियों के आधार पर कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से अलग करने में सक्षम बनाता है, जो कम्प्यूटेशनल दक्षता में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Altendorfer, S., Zentgraf, J., Schmitz, J. E., Plass, C., Gerhauser, C., Rahmann, S.2026-10-12
💻 जैव सूचना विज्ञान

Human Intestinal Absorption Revisited: The 1998 Descriptors Survive, and the Method Extends to Permeability

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके कि मानव आंतों के अवशोषण (human intestinal absorption) के लिए 1998 के एक मॉडल का मूल प्रदर्शन एक भाग्यशाली डेटा विभाजन (fortunate data split) पर निर्भर था, उस मॉडल का पुनरावलोकन करता है, और तत्पश्चात जेनेटिक एल्गोरिदम द्वारा चयनित डिस्क्रिप्टर सेट और 250 स्तरीकृत निष्कर्षणों (stratified extractions) के माध्यम से रैंडम फॉरेस्ट का उपयोग करके आंतों के अवशोषण और विभिन्न पारगम्यता परीक्षणों (permeability assays) के लिए अधिक सुदृढ़, सर्वसम्मति-आधारित भविष्य कहने वाले मॉडल स्थापित करता है।

Muskal, S. M., Wessel, M. D.2026-10-11
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GenDiMug: a generic inclusive multigraph framework to analyze genomic organizations and -omics data at multiple scales

GenDiMug एक नवीन मल्टीग्राफ फ्रेमवर्क है जो मल्टी-ओमिक्स डेटा को एकीकृत करने और कई पैमानों पर जीनोमिक संगठन का विश्लेषण करने के लिए नेटवर्क मॉडल का उपयोग करके रैखिक जीनोम निरूपण की सीमाओं को दूर करता है, जिससे जीन अभिव्यक्ति के क्लम्पिंग (clumping) और सर्कैडियन विनियमन जैसे संरचनात्मक पैटर्न प्रकट होते हैं।

Teuliere, J., Lopez, P., Corel, E., Llorente, B., Bapteste, E.2026-10-11
💻 जैव सूचना विज्ञान

In silico subtractive genomics and reverse vaccinology approach reveal outer membrane proteins OMP47 and LptD as dual-purpose drug and vaccine targets in Pasteurella multocida Pm70

यह अध्ययन *Pasteurella multocida* Pm70 के विरुद्ध दोहरे उद्देश्य वाले ड्रग और वैक्सीन लक्ष्यों के रूप में बाहरी झिल्ली प्रोटीन OMP47 और LptD की पहचान करने के लिए एक एकीकृत *in silico* सबट्रैक्टिव जीनोमिक्स और रिवर्स वैक्सिनोलॉजी वर्कफ़्लो का उपयोग करता है, जो एक सुरक्षित, अत्यधिक एंटीजेनिक मल्टी-एपिटोप वैक्सीन कंस्ट्रक्ट के डिज़ाइन के साथ संपन्न होता है।

Khan Chowdhury, A. R., Islam, S., Farid, A., Lamia, F., Ahmad, T. F., Hossain, N. J., Paul, A. R., Afrin, T., Elias, S. (…)2026-10-11
💻 जैव सूचना विज्ञान

kitAb: an automated framework for assay-specific antibody developability modeling and large-scale landscape analysis

यह शोध पत्र kitAb को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, गणनात्मक रूप से कुशल ढांचा है जो स्केलेबल, परख-विशिष्ट (assay-specific) एंटीबॉडी विकास क्षमता मॉडलिंग के लिए 59 व्याख्या योग्य विवरण (descriptors) उत्पन्न करता है और बड़े पैमाने पर प्राकृतिक एवं चिकित्सीय एंटीबॉडी रिपर्टोयर्स के बीच व्यवस्थित भौतिक-रासायनिक अंतरों को प्रकट करता है।

Trofimova, E., Shaburova, E., Antonets, D., Ramensky, V.2026-10-11