Unsupervised machine-learning identifies latent pyrenoid states linked to mitotic remodeling defects and CO2-dependent growth
यह अध्ययन *Chlamydomonas reinhardtii* उत्परिवर्तकों (mutants) की स्क्रीनिंग के लिए एक अनसुपरवाइज्ड मशीन-लर्निंग पाइपलाइन का उपयोग करता है, जो पाय्रेनॉइड अखंडता के लिए आवश्यक 17 नवीन जीनों की पहचान करता है और यह प्रकट करता है कि माइटोसिस के दौरान इस बायोमॉलिक्यूलर कंडेनसेट में सूक्ष्म दोष, STT7 काइनेज के साथ एक विशिष्ट जुड़ाव सहित, बाधित CO2-निर्भर विकास से जुड़े हैं।