152 पेपर
यह शोध पत्र स्पष्ट करता है कि कैसे प्रोटीन लैंग्वेज मॉडल्स सामान्य पोजीशनल अटेंशन को अमीनो-एसिड समानता एनकोडिंग जैसे जैविक रूप से विशिष्ट घटकों के साथ जोड़कर सटीक और अनुमानित अनुक्रम दोहराव (sequence repeats) का पता लगाते हैं, ताकि ऐसे फीचर रिप्रेजेंटेशन बनाए जा सकें जिनका उपयोग इंडक्शन हेड्स सटीक मास्क्ड-टोकन भविष्यवाणी के लिए करते हैं।
मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग करके टोपोलॉजिकल प्रभावों को अलग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रोटीन गांठें (knots) गतिज स्थिरता (kinetic stability) को बढ़ाती हैं—विशेष रूप से जैसे-जैसे गांठ की गहराई बढ़ती है—जो यह सुझाव देता है कि अनफोल्डिंग के प्रति प्रतिरोध के लिए विकासवादी दबाव गांठदार प्रोटीनों के बने रहने को प्रेरित कर सकता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सरल, स्थानीय आणविक फिंगरप्रिंट्स को LightGBM के साथ संयोजित करने से 132 पेप्टाइड डेटासेट में जटिल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर्स से बेहतर प्रदर्शन मिलता है, जो इस धारणा को चुनौती देता है कि सटीक पेप्टाइड कार्य भविष्यवाणी के लिए लंबी दूरी की अंतःक्रियाओं (long-range interactions) का मॉडलिंग करना आवश्यक है।
यह शोध पत्र परमाणु संरचनात्मक फाउंडेशन मॉडल्स (atomistic foundation models) से व्युत्पन्न स्थानीय प्रोटीन परिवेशों के एक नवीन निरूपण को प्रस्तुत करता है जो संरचनात्मक और रासायनिक विशेषताओं को प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है, जिससे डेटा-संचालित प्रायर्स (priors) का निर्माण संभव होता है और भौतिकी-सूचित (physics-informed) NMR केमिकल शिफ्ट भविष्यवाणी में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र आणविक मूलों के सरलीकरण के लिए पारंपरिक aDNA विधियों की आलोचना करता है और HSF पोस्टीरियर ट्रेसिबिलिटी फ्रेमवर्क पेश करता है, जो जटिल, मिश्रित-सिग्नल वाले जीवाश्म नमूनों में प्रमाणिकता मूल्यांकन में सुधार करने और गलत असाइनमेंट को कम करने के लिए प्रथम-सिद्धांत विश्लेषण और एक चार-प्रणाली वर्गीकरण का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र क्वांटिफाइंग क्रॉस-अटेंशन इंटरेक्शन (QCAI) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पोस्ट-हॉक व्याख्यात्मक एआई विधि है जो TCR-pMHC बाइंडिंग की समझ में सुधार करने के लिए एनकोडर-डिकोडर ट्रांसफॉर्मर में क्रॉस-अटेंशन तंत्र की व्याख्या करती है, और 274 प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित संरचनाओं के नव-स्थापित TCR-XAI बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र एक सामान्य नमूना-आधारित निरंतर अनुकूलन ढांचे (sampling-based continuous optimization framework) को प्रस्तुत करता है जो मैसेंजर आरएनए अनुक्रमों को डिजाइन करने के लिए पैरामीटराइज्ड वितरणों को पुनरावर्ती रूप से परिष्कृत करता है, जो प्रभावी रूप से लीनियरडिजाइन (LinearDesign) और एन्सेम्बलडिजाइन (EnsembleDesign) जैसी मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए, कई युग्मित स्थिरता और प्रदर्शन उद्देश्यों को अनुकूलित करने के लिए विशाल समानार्थी स्थान (synonymous space) में नेविगेट करता है।
यह शोध पत्र HEroBM को प्रस्तुत करता है, जो एक गहरा इक्विवेरिएंट ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो विविध रासायनिक प्रणालियों में मोटे-स्तर (coarse-grained) से सभी-परमाणु (all-atom) आणविक निरूपणों तक सटीक, हस्तांतरणीय और सार्वभौमिक बैकमैपिंग प्राप्त करने के लिए एक पदानुक्रमित, स्थानीय-सिद्धांत-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक सामान्य इन्फरेंस-टाइम ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो लेटेंट रिप्रेजेंटेशन्स को ऑप्टिमाइज़ करके और नवीन सैंपलिंग स्कीम्स का उपयोग करके प्रयोग-आधारित प्रोटीन एन्सेम्बल्स उत्पन्न करता है, जिससे मौजूदा डिफ्यूजन-आधारित विधियों की सीमाओं को पार करते हुए प्रयोगात्मक डेटा के साथ बेहतर सामंजस्य वाले ऊष्मागतिक रूप से प्रशंसनीय संरचनाएं निर्मित की जा सकती हैं और साथ ही मौजूदा कॉन्फिडेंस मेट्रिक्स की कमजोरियों को उजागर किया जा सकता है।
FLOWR.root एक SE(3)-इक्विवेरिएंट फ्लो-मैचिंग फाउंडेशन मॉडल है जो संरचना-जागरूक 3D लिगैंड जनरेशन को बहु-उद्देश्यीय एफिनिटी प्रेडिक्शन और कॉन्फिडेंस एस्टीमेशन के साथ एकीकृत करता है, जो कुशल, उच्च-गुणवत्ता वाले ड्रग डिज़ाइन के लिए मिक्स्ड-फिडेलिटी ट्रेनिंग और पैरामीटर-एफिशिएंट फाइनट्यूनिंग के माध्यम से स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करता है।