1211 पेपर
यह शोध पत्र anndataR का परिचय देता है, जो एक R पैकेज है जो H5AD फाइलों को मूल रूप से पढ़ने और लिखने की अनुमति देकर, SingleCellExperiment या Seurat ऑब्जेक्ट्स में और उनसे रूपांतरण करके, और दोनों भाषाओं के बीच दीर्घकालिक अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए कठोर परीक्षणों के माध्यम से सिंगल-सेल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स में R और Python के बीच निर्बाध अंतर-संचालनीयता (interoperability) को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र स्तनधारी-संक्रमित वायरल रोगजनकों के एक मानकीकृत, लगभग दोगुने डेटासेट को परिष्कृत होस्ट लेबल के साथ प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि मशीन लर्निंग मॉडल व्यापक वर्गीकरण रैंकों के लिए और तब काफी बेहतर भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन प्राप्त करते हैं जब प्रशिक्षण और परीक्षण सेट करीबी फाइलोगेनेटिक संबंध साझा करते हैं, जबकि पूरी तरह से नवीन वायरल परिवारों पर इन मॉडलों के सामान्यीकरण की वर्तमान सीमाओं को भी उजागर करते हैं।
MiRformer एक एकीकृत जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो कच्चे लंबे mRNA अनुक्रमों से सीधे जैविक रूप से प्रशंसनीय, लक्ष्य-विशिष्ट miRNA अनुक्रमों को सटीक रूप से अनुमान लगाने, बाइंडिंग साइटों को स्थानीयकृत करने और miRNA-mRNA इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करने के लिए स्लाइडिंग-विंडो अटेंशन के साथ एक ड्यूल-ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है।
स्टोकेस्टिक सिस्टम आइडेंटिफिकेशन टूलकिट (SSIT) एक तेज़, लचीला, ओपन-सोर्स MATLAB पैकेज है जिसे विविध कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करके स्टोकेस्टिक बायोकेमिकल सिस्टम को मॉडल, सिम्युलेट और फिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सिंगल-सेल और अन्य काउंट-आधारित डेटा के लिए मजबूत पैरामीटर इन्फरेंस, नॉइज़ हैंडलिंग और इष्टतम प्रयोगात्मक डिज़ाइन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र SPAE को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत साइनुसोइडल (Sinusoidal) और पीसवाइज ऑटोएन्कोडर (Piecewise AutoEncoder) मॉडल है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में सिंगल-सेल आरएनए-सीक (scRNA-seq) डेटा में सेल चक्र की गतिशीलता और अवस्थाओं के लक्षण वर्णन की सटीकता और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
REMAG एक नवीन उपकरण है जो लॉन्ग-रीड मेटाजीनोमिक डेटा से उच्च-गुणवत्ता वाले, लगभग पूर्ण यूकेरियोटिक मेटाजीनोम-असेंबल किए गए जीनोम को पुनः प्राप्त करने में मौजूदा सीमाओं को दूर करने के लिए कंट्रास्टिव लर्निंग और जीनोमिक फाउंडेशन मॉडल्स का लाभ उठाता है।
लचीलेपन और इंटरैक्टिविटी में मौजूदा उपकरणों की सीमाओं को दूर करने के लिए, लेखकों ने geneSTRUCTURE विकसित किया है, जो एक आधुनिक कमांड-लाइन और वेब-आधारित प्लेटफॉर्म है जो GFF3 और GTF प्रारूपों का उपयोग करके जीन संरचनाओं और पूरक एनोटेशन के अनुकूलन योग्य, उच्च-रिज़ॉल्यूशन दृश्यता को सक्षम बनाता है।
यह अध्ययन ऑटोटेट्राप्लोइड (autotetraploid) *डेंड्रोबियम ऑफिसिनले* (*Dendrobium officinale*) जीनोम का पहला टेलोमेयर-टू-टेलोमेयर हैप्लोटाइप-रिजॉल्व्ड असेंबली प्रस्तुत करता है, जो इसके हालिया पॉलीप्लोइडाइजेशन इतिहास को प्रकट करता है और जड़-विशिष्ट SWEET जीन की पहचान करता है जो संभवतः इसके विशिष्ट माइकोराइज़ल सहजीवन (mycorrhizal symbiosis) का आधार हैं।
यह अध्ययन एक मशीन और डीप लर्निंग पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो फेनोटाइप-जुड़े जीन की पहचान करने के लिए जीनोटाइप डेटा के आधार पर व्यक्तियों को वर्गीकृत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उच्च प्रदर्शन करने वाले मॉडलों द्वारा चयनित SNPs 0.84 के औसत जीन पहचान अनुपात के साथ रोग-संबंधी जीनों को प्रभावी ढंग से प्राथमिकता देते हैं।
यह अध्ययन एक *इन सिलिको* मल्टी-टारगेट दृष्टिकोण, जिसमें मॉलिक्यूलर डॉकिंग, डायनेमिक्स सिमुलेशन और बाइंडिंग फ्री एनर्जी गणना शामिल है, का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि विथैफेरिन ए (Withaferin A) प्रमुख मारबर्ग वायरस प्रोटीनों (VP35 और NP) के विरुद्ध आशाजनक एंटीवायरल क्षमता प्रदर्शित करता है और इसमें अनुकूल ड्रग-लाइक गुण हैं, जो आगे के प्रयोगात्मक सत्यापन की पुष्टि करते हैं।