152 पेपर
यह शोध पत्र एक गैर-पैरामीट्रिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मानक मशीन लर्निंग सीमाओं को दूर करने के लिए प्रक्षेपवक्र इतिहास (trajectory histories) को शामिल करके रिएक्शन कोऑर्डिनेट्स को अनुकूलित करता है, जिससे प्रोटीन फोल्डिंग और जलवायु मॉडल जैसे जटिल प्रणालियों में दुर्लभ घटना की गतिशीलता का व्यापक नमूनाकरण या ग्राउंड ट्रुथ डेटा की आवश्यकता के बिना सुदृढ़ लक्षण वर्णन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक डिफरेंशिएबल गॉस-सीडेल प्रोजेक्शन मॉड्यूल प्रस्तुत करता है जो बायोमॉलिक्यूलर मॉडलिंग के दौरान सख्त भौतिक वैधता बाधाओं को लागू करता है, जिससे 2-स्टेप डिफ्यूजन प्रक्रिया पारंपरिक 200-स्टेप बेसलाइन की तुलना में 10 गुना तेज़ इन्फरेंस स्पीड के साथ अत्याधुनिक संरचनात्मक सटीकता प्राप्त करने में सक्षम होती है।
यह शोध पत्र एक नॉलेज ग्राफ-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो प्रोटीन काइनेज इनहिबिटर्स के प्रभावकारिता और प्रतिकूल दवा प्रतिक्रियाओं के प्रासंगिक तुलना को सक्षम करने के लिए विषम डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है, जिससे परिकल्पना निर्माण में सहायता मिलती है और फार्माकोविजिलेंस (औषधि निगरानी) को बढ़ावा मिलता है।
यह शोध पत्र SpaceGFN को प्रस्तुत करता है, जो एक जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो रासायनिक स्थान (chemical space) को एक प्रोग्राम करने योग्य ऑब्जेक्ट में परिवर्तित करता है, जिससे सिंथेटिक रूप से सुसंगत आणविक ब्रह्मांडों के स्पष्ट निर्माण को GFlowNet-आधारित अन्वेषण से अलग किया जाता है, और इस प्रकार नवीन स्कैफोल्ड्स की लक्षित खोज और संश्लेषण-जागरूक लीड ऑप्टिमाइज़ेशन दोनों को सक्षम बनाया जाता है।
यह शोध पत्र MDIntrinsicDimension को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन पैकेज है जो इनवेरिएंट प्रोजेक्शन और अत्याधुनिक एस्टिमेटर्स का उपयोग करके आणविक गतिशीलता (molecular dynamics) के अंतर्निहित आयाम (intrinsic dimension) का अनुमान लगाता है ताकि मैक्रोमोलेक्यूलर गतियों की लचीलापन और विषमता के बारे में विस्तृत, समय-समाधान संबंधी अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके।
यह समीक्षा जनरेटिव प्रोटीन डिज़ाइन मॉडल्स को उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट गुणों की ओर निर्देशित करने की हालिया रणनीतियों को वर्गीकृत और सर्वेक्षण करती है, जो उन विधियों के बीच अंतर करती है जो मॉडल मापदंडों (पैरामीटर्स) को संशोधित करती हैं और वे जो मूल्यवान निम्न-संभाव्यता वाले क्षेत्रों का पता लगाने के लिए कंडीशनल जनरेशन और अनुकूलित सैंपलिंग जैसी स्थिर-पैरामीटर तकनीकों का उपयोग करती हैं।
यह समीक्षा बायोमॉलिक्यूलर संरचनाओं और गतिशीलता के लक्षण वर्णन के लिए फ्लोरोसेंस स्पेक्ट्रोस्कोपी और मॉडलिंग को एकीकृत करने के वैचारिक ढांचे को रेखांकित करती है, जबकि उन्नत परख डिजाइन के लिए डाई प्रतिनिधित्व, मात्रात्मक संरचनात्मक विश्लेषण और स्पेक्ट्रोस्कोपिक गुणों के पूर्वानुमान में हुई प्रगति पर प्रकाश डालती है।
यह शोध पत्र एक सांख्यिकीय भौतिकी ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ग्रैंड कैनोनिकल एन्सेम्बल (grand canonical ensemble) पर आधारित है ताकि यह मॉडल किया जा सके कि मैक्रोमोल्युलर क्राउडिंग (macromolecular crowding) और एक्सक्लूडेड वॉल्यूम प्रभाव किस प्रकार प्रोटीन मेगाकॉम्प्लेक्स के गतिशील संयोजन और संरचनात्मक विविधता को संचालित करते हैं, जिसमें INO80 क्रोमैटिन रिमॉडलर का उपयोग एक केस स्टडी के रूप में यह प्रकट करने के लिए किया गया है कि कैसे विभिन्न सबयूनिट्स विन्यासगत रूप से विशिष्ट आर्किटेक्चर को व्यवस्थित करती हैं।
यह शोध पत्र आणविक जटिलता को मापने के लिए आणविक संयोजन सिद्धांत (molecular assembly theory) का उपयोग करते हुए एक मापन-केंद्रित दृष्टिकोण का समर्थन करता है, जिसका उद्देश्य जीवन की उत्पत्ति संबंधी अनुसंधान को एकीकृत करने, प्रतिस्पर्धी परिकल्पनाओं के बीच सेतु बनाने और पृथ्वी से परे जीवन का पता लगाने की क्षमता बढ़ाने के लिए मानकीकृत ढांचे स्थापित करना है।
यह शोध पत्र SEISMO को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रक्षेपवक्र-जागरूक (trajectory-aware) LLM एजेंट है जो पूर्ण अनुकूलन प्रक्षेपवक्रों और व्याख्यात्मक फीडबैक पर आधारित कड़ाई से ऑनलाइन अपडेट करके आणविक अनुकूलन (molecular optimization) में नमूना दक्षता (sample efficiency) में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे पूर्व विधियों की तुलना में बहुत कम ओरेकल कॉल्स के साथ 23 बेंचमार्क कार्यों में श्रेष्ठ प्रदर्शन प्राप्त होता है।