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यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि प्रोटीन एंडपॉइंट्स से विकासवादी मध्यवर्ती (evolutionary intermediates) का पुनर्निर्माण एक कैलिब्रेटेड संभाव्य समस्या है जहाँ अधिकतम-संभावना वाले पूर्वानुमान अक्सर प्रशंसनीय इतिहास को पकड़ने में विफल रहते हैं, और सफलता केवल अनुक्रम विचलन (sequence divergence) के बजाय लैंडस्केप टोपोलॉजी और एंडपॉइंट उत्परिवर्तनीयता (endpoint mutability) पर निर्भर करती है।
ओमेगाएमपी (OmegAMP) एक जैविक रूप से सूचित, डिफ्यूजन-आधारित जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो पेप्टाइड गुणों पर सूक्ष्म नियंत्रण सक्षम करके और सिंथेटिक डेटा ऑग्मेंटेशन का उपयोग करके एंटीमाइक्रोबियल पेप्टाइड खोज में अत्याधुनिक उपलब्धि प्राप्त करता है, जिसके परिणामस्वरूप मल्टी-ड्रग रेजिस्टेंट स्ट्रेन के विरुद्ध 96% की उल्लेखनीय प्रयोगात्मक सफलता दर प्राप्त होती है।
JEDEL एक नवीन ज़ीरो-शॉट फ्रेमवर्क है जो सक्रिय लिगैंड्स के 3D फार्माकोफोर निरूपणों को सीधे प्रयोगिक रूप से साध्य, संश्लेषण-तैयार DNA-एन्कोडेड लाइब्रेरी में अनुवादित करता है, जो संवेदी इंटरैक्शन पैटर्न को खरीदे जा सकने वाले बिल्डिंग ब्लॉक्स का उपयोग करके स्केलेबल कॉम्बिनेटोरियल मार्गों पर मैप करता है, जिससे यह बिना किसी लक्ष्य-विशिष्ट पुनरप्रशिक्षण के कई प्रोटीन लक्ष्यों में मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
CABS-flex standalone 3 एक नया ओपन-सोर्स पायथन 3 कमांड-लाइन प्लेटफॉर्म है जो प्रोटीन लचीलेपन को सिम्युलेट करने, पेप्टाइड संरचनाओं को मॉडल करने और प्रोटीन-पेप्टाइड डॉकिंग करने के लिए कोर्स-ग्रेन्ड मॉडलिंग, डीप-लर्निंग-आधारित ऑल-एटम रिकंस्ट्रक्शन और उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि वक्रों (curves) में गांठों (knotting) को, जिसमें प्रोटीन और सिंथेटिक उदाहरण शामिल हैं, पॉइंट-क्लाउड डेटा से एक-आयामी पर्सिस्टेंट होमोलॉजी (one-dimensional persistent homology) की गणना करके और परिणामी चक्र प्रतिनिधियों (cycle representatives) को एक हाइपरग्राफ कर्वेचर-आधारित स्कोर प्रदान करके पहचाना जा सकता है।
MegaFold एक नवीन क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म सिस्टम है जो मेमोरी-कुशल कर्नेल, अनुकूलित शार्डिंग, फ्यूज्ड ऑपरेटर्स और एक डिटरमिनिज्म-अवेयर पाइपलाइन को जोड़कर अगली पीढ़ी के 3D अटेंशन प्रोटीन मॉडल्स को प्रशिक्षित करने में आने वाली मेमोरी और कंप्यूटेशनल बाधाओं को दूर करता है, जिससे NVIDIA और AMD दोनों GPU पर काफी लंबी सीक्वेंस लंबाई और तेज़ प्रशिक्षण समय प्राप्त होता है।
Pepti-Agent एक क्लोज्ड-लूप AI फ्रेमवर्क है जो जनरेटिव मॉडल्स, प्रॉपर्टी प्रेडिक्टर्स और म्यूटेशन ऑपरेटर्स को मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल टूल्स के माध्यम से एकीकृत करता है ताकि एक LLM कंट्रोलर को केवल प्राकृतिक भाषा तर्क पर निर्भर रहने के बजाय, उनके विकसित होते मल्टी-प्रॉपर्टी प्रोफाइल्स को ट्रैक करके चिकित्सीय पेप्टाइड्स को पुनरावृत्ति (iteratively) रूप से अनुकूलित करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र असेंबली स्पेस और इंडेक्स की एक सामान्यीकृत, सबस्ट्रेट-स्वतंत्र औपचारिक परिभाषा स्थापित करता है और इन मेट्रिक्स को अनुमानित करने के लिए कुशल व्याकरण-आधारित एल्गोरिदम पेश करता है, जिससे रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और जटिलता विज्ञान में जीवन के संकेतों का पता लगाने को आगे बढ़ाने के लिए एक एकीकृत ढांचा प्रदान होता है।
यह शोध पत्र प्रोटीनों के लिए एक ऊष्मागतिकीय रूप से सूचित, तापमान-स्थानांतरणीय मशीन-लर्नड कोर्स-ग्रेन्ड ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्पष्ट रूप से औसत बल की क्षमता (पोटेंशियल ऑफ मीन फोर्स) को ऊर्जावान और एंट्रॉपी घटकों में विभाजित करता है, जिससे बिना पुन: प्रशिक्षण के विभिन्न थर्मल रिजीमों में ऊष्मा क्षमता जैसी तापमान-निर्भर विशेषताओं का सटीक पूर्वानुमान संभव हो पाता है।
RicciBind एक नवीन ज्यामितीय प्रतिनिधित्व ढांचा (geometric representation framework) है जो स्थानीय संपर्क कसाव (local interaction tightness) और वैश्विक रूप से समन्वित क्रॉस-आणविक अंतःक्रियाओं (globally coordinated cross-molecular interactions) को प्रभावी ढंग से मॉडल करने के लिए अनुकूलतम परिवहन-आधारित क्रॉस-डोमेन संरेखण (optimal transport-based cross-domain alignment) के साथ रिची कर्वेचर-निर्देशित पदानुक्रमित संरचना शिक्षण (Ricci curvature-guided hierarchical structure learning) को एकीकृत करके प्रोटीन-लिगैंड बाइंडिंग एफिनिटी भविष्यवाणी को बढ़ाता है।