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151 पेपर

🧬 biology

Electrostatics of Salt-Dependent Reentrant Phase Behaviors Highlights Diverse Roles of ATP in Biomolecular Condensates

यह अध्ययन प्रयोगात्मक और सैद्धांतिक दृष्टिकोणों को संयोजित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि कैसे इलेक्ट्रोस्टैटिक परस्पर क्रियाएं, विशेष रूप से इंटरचेन आयन ब्रिज और ATP-मैग्नीशियम कॉम्प्लेक्स की उच्च संयोजकता (high valency), Caprin1 कंडेनसेट्स में साल्ट- और ATP-निर्भर रीएंट्रेंट फेज़ व्यवहारों को नियंत्रित करती हैं, जिससे बायोमॉलिकुलर कंडेंसेशन को संशोधित करने में ATP की बहुआयामी भूमिका पर प्रकाश पड़ता है।

Yi-Hsuan Lin, Tae Hun Kim, Suman Das, Tanmoy Pal, Jonas Wessén, Atul Kaushik Rangadurai, Lewis E. Kay, Julie D. Forman-K (…)2026-07-22
🧬 biology

GEqTrain: A Configuration-Driven Framework for Retargeting Equivariant Graph Neural Networks Across 3D Scientific Tasks

यह शोध पत्र GEqTrain को प्रस्तुत करता है, जो एक कॉन्फ़िगरेशन-संचालित ढांचा (framework) है जो डिक्लेरेटिव हाइड्रा (Hydra) कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से डेटासेट सिमेंटिक्स, मॉडल कंपोजिशन और ट्रेनिंग ऑब्जेक्टिव्स को अलग करके विविध 3D वैज्ञानिक कार्यों और जनरेटिव अनुप्रयोगों में इक्विवेरिएंट ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के कुशल रिटारगेटिंग को सक्षम बनाता है।

Daniele Angioletti, Marco Nobile, Vittorio Limongelli2026-07-22
🧬 biology

Neural spectroscopy of AlphaFold2 reveals encoded protein conformational landscapes

यह शोध पत्र "न्यूरल स्पेक्ट्रोस्कोपी" प्रस्तुत करता है, जो अल्फाफोल्ड2 (AlphaFold2) के भार (weights) को विक्षोभित करने के लिए स्केल्ड गॉसियन कनवल्शन (scaled Gaussian convolution) का उपयोग करने वाला एक प्रोटोकॉल है, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल के पैरामीटर इसके स्थिर संरचना भविष्यवाणी प्रशिक्षण के उभरते उपोत्पादों के रूप में भौतिक रूप से यथार्थवादी प्रोटीन विन्यास परिदृश्य (conformational landscapes) और फोल्डिंग पथों को अंतर्निहित रूप से कूटबद्ध करते हैं।

Kaustav Mehta2026-07-20
🧬 biology

Transferable Implicit Solvent Machine Learning Potential for Drugs and Proteins Approaching Ab Initio Accuracy

यह शोध पत्र TWIN को प्रस्तुत करता है, जो विशेष रूप से *ab initio* और प्रयोगात्मक डेटा पर प्रशिक्षित एक हस्तांतरणीय (transferable) मशीन लर्निंग पोटेंशियल है, जो इमप्लिसिट वॉटर (implicit water) में ड्रग और प्रोटीन मॉडलिंग के लिए नियर-DFT सटीकता प्राप्त करता है और स्पष्ट विलायक (explicit solvent) विधियों की तुलना में दो-क्रम-परिमाण (two-order-of-magnitude) का स्पीडअप प्रदान करता है।

Jan Eckwert, Julija Zavadlav2026-07-14
🧬 biology

Adapting Evidential Neural Networks to Test-Time Neighbor Fusion Improves Molecular Property Prediction

यह शोध पत्र PG-EVIKAL को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट-टाइम नेबर फ्यूजन विधि है जो आणविक गुण भविष्यवाणियों को परिष्कृत करने के लिए एविडेंशियल न्यूरल नेटवर्क अनिश्चितताओं और एक सीखे हुए प्रॉपर्टी-डिस्टेंस मेट्रिक का लाभ उठाती है, जो बिना पुन: प्रशिक्षण के 16 डेटासेट में महत्वपूर्ण सटीकता और अंशांकन सुधार प्राप्त करती है।

Cameron Gruich, Weichi Yao, Yixin Wang, Bryan Goldsmith2026-07-14
🧬 biology

Modeling multiscale architecture of biofilm extracellular matrix and its role in oxygen transport

यह अध्ययन एक मल्टीस्केल "सेल-कैप्सूल" निरंतरता मॉडल (कंटीन्यूम मॉडल) विकसित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि व्यक्तिगत जीवाणु कोशिकाओं के चारों ओर स्थित कम-विसरण क्षमता वाले पॉलीसैकराइड कैप्सूल एक महत्वपूर्ण 'रेसिस्टेंस-इन-सीरीज' प्रभाव उत्पन्न करते हैं, जो पारंपरिक सजातीय बायोफिल्म मॉडलों की तुलना में स्थानीय ऑक्सीजन उपलब्धता को 70% तक कम कर देता है।

Raghu K. Moorthy, Eoin Casey2026-07-13✓ Author reviewed ⓘ
🧬 biology

UMA-Inverse: Ligand-Conditioned Protein Inverse Folding with a Distogram-Supervised Dense Pair Encoder

यह शोध पत्र UMA-Inverse को प्रस्तुत करता है, जो एक संक्षिप्त, लिगैंड-कंडीशन्ड इनवर्स फोल्डिंग मॉडल है जो बाइंडिंग इंटरफेस से परे लिगैंड जानकारी प्रसारित करने के लिए एक डेंस पेयर-रिप्रजेंटेशन एनकोडर का उपयोग करता है, जो LigandMPNN के विरुद्ध प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करने के साथ-साथ इस बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि ऑल-पेयर एनकोडर्स लिगैंड सिग्नल को कैसे वितरित करते हैं।

William Sobolewski2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
🧬 biology

Experimentally accessible measurement of irreversibility in stochastic systems by categorizing single-molecule displacements

यह शोध पत्र एकल-अणु विस्थापन (single-molecule displacements) को वर्गीकृत करके स्टोकेस्टिक प्रणालियों में अपरिवर्तनीयता (irreversibility) को मापने के लिए एक मॉडल-मुक्त विधि प्रस्तुत करता है, जो प्रणाली के बलों के पूर्व ज्ञान के बिना एंट्रॉपी उत्पादन के सटीक मापन को सक्षम बनाता है और प्रोटीन फोल्डिंग ऊर्जा परिदृश्यों (protein folding energy landscapes) की विस्तृत विशेषताओं को प्रकट करने के लिए इस दृष्टिकोण को सफलतापूर्वक लागू करता है।

Alvaro Lanza, Inés Martínez-Martín, Rafael Tapia-Rojo, Stefano Bo2026-07-09
🧬 biology

Bayesian Learning of Distance Metrics Beyond RMSD for Biomolecule Alignment, Clustering, and Domain Identification

यह शोध पत्र बेयज़-ऑप्टिमल RMSD (BRMSD) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मीट्रिक है जो बायोमॉलिक्यूलर विश्लेषण में लचीले क्षेत्रों के बजाय कठोर कार्यात्मक केंद्रों को प्राथमिकता देने के लिए प्रति-परमाणु भार (per-atom weights) को अनुकूलित करता है, और बेहतर संरचनात्मक संरेखण, क्लस्टरिंग और डोमेन पहचान के लिए इस ढांचे को एक ओपन-सोर्स पायथन पैकेज में लागू करता है।

Saumyak Mukherjee, Gerhard Hummer2026-07-09
💬 NLP

Where to cut, how deep: BPE and Unigram-LM on chemistry SMILES

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बाइट-पेयर एनकोडिंग (BPE) और यूनिग्राम-LM रासायनिक SMILES के लिए मौलिक रूप से भिन्न और लगभग विलग (near-disjoint) सबवर्ड वोकैबुलरी (subword vocabularies) उत्पन्न करते हैं, जो यह दर्शाता है कि टोकेनाइजेशन एल्गोरिदम का चयन एक महत्वपूर्ण मॉडलिंग निर्णय है न कि एक तटस्थ डिफ़ॉल्ट।

Hunter Heidenreich2026-07-08