71 पेपर
यह शोधपत्र असेंबली थ्योरी (संयोजन सिद्धांत) प्रस्तावित करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो 'असेंबली इंडेक्स' और 'कॉपी नंबर' के माध्यम से कार्य-कारण संबंध (कॉजेशन) को एक भौतिक गुण के रूप में परिमाणित करता है ताकि गहन कार्य-कारण संभावनाओं वाले क्षेत्रों में स्थायी प्रतियों वाली संरचनाओं की पहचान करके जीवन और उसके व्युत्पन्नों को निर्जीव पदार्थ से अलग करने के लिए एक परीक्षण योग्य मापन पद्धति स्थापित की जा सके।
यह शोध पत्र एक विस्तारित डायनेमिकल मीन फील्ड थ्योरी ढांचे को प्रस्तुत करता है जो जीन नियामक नेटवर्कों में धीमी एपिजेनेटिक फीडबैक को एकीकृत करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि इस प्रकार का फीडबैक स्थिर और दोलनकारी कोशिकीय अवस्थाओं तथा कोशिका भाग्य निर्णयों को नियंत्रित करने के लिए प्रभावी क्षमता परिदृश्य (एफेक्टिव पोटेंशियल लैंडस्केप) को गतिशील रूप से कैसे नया आकार देता है।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि मल्टी-टास्क लर्निंग में ग्रेडिएंट-आधारित टास्क एफिनिटी एस्टीमेशन तब तक मौलिक रूप से अविश्वसनीय है जब तक कि कार्यों के बीच कम से कम 30-40% प्रशिक्षण उदाहरण साझा न हों, जो एक महत्वपूर्ण सीमा है जिसे मॉलिक्यूलनेट (MoleculeNet) और टीडीसी (TDC) जैसे मानक बेंचमार्क पूरा करने में विफल रहते हैं, जिससे क्षेत्र में वर्षों के असंगत परिणामों की व्याख्या होती है।
यह शोध पत्र पहला व्यवस्थित अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ FiLM-आधारित लक्ष्य अनुकूलन (target conditioning) अन्य फ्यूजन आर्किटेक्चर की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और डेटा-दुर्लभ परिदृश्यों में भविष्यवाणियां करने में सक्षम बनाता है, वहीं यह वितरण बेमेल (distribution mismatches) के कारण प्रदर्शन को कम भी कर सकता है, जबकि साथ ही मानक आणविक बेंचमार्किंग प्रथाओं में महत्वपूर्ण खामियों को उजागर करता है और कठोर टेम्पोरल मूल्यांकन के माध्यम से भविष्य के रासायनिक स्थान के लिए संदर्भ-सशर्त निरूपणों (context-conditional representations) के सामान्यीकरण को प्रमाणित करता है।
यह शोधपत्र जैविक तार्किक मॉडलिंग में स्केलेबिलिटी संबंधी समस्याओं को संबोधित करने के लिए 'स्ट्रॉन्ग रेगुलेटरी ग्राफ्स' की अवधारणा प्रस्तुत करता है, जिसमें ऐसी अपडेट नियमों को परिभाषित किया गया है जहाँ वर्टिस (vertices) केवल पूर्ववर्तियों (predecessors) के सर्वसम्मत प्रभाव पर ही सक्रिय या निष्क्रिय होते हैं, अन्यथा एक संदिग्ध अवस्था अपना लेते हैं, और इसके परिणामस्वरूप फेनोटाइप अट्रैक्टर्स (phenotype attractors) के अस्तित्व का अन्वेषण करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सपोर्ट वेक्टर मशीनों को एल्गोरिदम के कम्प्यूटेशनल पहलुओं को मॉडल करने के लिए उनके स्थिर-अवस्था गतिकी (steady-state dynamics) का लाभ उठाकर रासायनिक अभिक्रिया नेटवर्कों द्वारा कार्यान्वित किया जा सकता है, जिससे मशीन लर्निंग के लिए एक नवीन जैव-रासायनिक रूपरेखा स्थापित होती है।
यह शोध पत्र ALIGNED का प्रस्ताव करता है, जो एक एबडक्टिव लर्निंग (Abductive Learning) पर आधारित न्यूरो-सिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो डेटा-संचालित शिक्षण को मौजूदा जैविक ज्ञान के साथ एकीकृत करता है ताकि डेटा-ज्ञान की विसंगतियों के बावजूद आनुवंशिक व्यवधान प्रतिक्रियाओं (genetic perturbation responses) की भविष्यवाणी करने के साथ-साथ यांत्रिक अंतर्दृष्टि को व्यवस्थित रूप से परिष्कृत और पुन: खोजा जा सके।
यह शोध पत्र प्रियन-जैसे प्रोटीन गतिकी (prion-like protein dynamics) के लिए HeMiTo ढांचे में मिश्रित और विषाक्त चरणों का एक पूर्ण विश्लेषणात्मक लक्षण वर्णन प्रदान करता है, जो घातांकीय वृद्धि (exponential growth) से लॉजिस्टिक संतृप्ति (logistic saturation) में संक्रमण की व्याख्या करने वाले सटीक समाधान प्राप्त करता है और न्यूरोडीजेनेरेटिव रोग प्रगति का एक एकीकृत यांत्रिक विवरण प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र रोग मॉडलिंग में वांछित फेनोटाइप की ओर बोलीयन नेटवर्क को समकालिक रूप से संचालित करने के लिए सभी न्यूनतम नियंत्रणों (minimal controls) को कुशलतापूर्वक सूचीबद्ध करने हेतु इनफीजिबिलिटी-आधारित बेंडर्स डिकंपोजिशन और एक नवीन सबस्पेस सेपरेशन तकनीक का उपयोग करते हुए एक स्केलेबल बाइलेवल इंटीजर प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है।
विस्तृत प्रयोगात्मक डेटा को एक गणितीय मॉडल में एकीकृत करके, शोधकर्ताओं ने एक पूर्व-परिकल्पित नकारात्मक फीडबैक लूप की पहचान की है जो यह प्रकट करता है कि कैसे एक स्वतः पैटर्न बनाने वाला प्रतिक्रिया-विसरण नेटवर्क, जो एक्टिवेटर-इनहिबिटर और सबस्ट्रेट रिक्तीकरण तंत्रों को जोड़ता है, एराबिडोप्सिस (Arabidopsis) जड़ों में ट्राइकोब्लास्ट कोशिका भाग्य निर्धारण को मजबूती से नियंत्रित करता है।