जैविक ज्ञानकोषों में लक्ष्य पथों की खोज की चुनौती का समाधान करने के लिए, यह शोधपत्र ExPAth का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन उपग्राफ अनुमान ढाँचा है जो प्रायोगिक आँकड़ों को स्पष्ट रूप से एकीकृत करता है। ExPAth जैविक डेटाबेस के भीतर विविध ग्राफ़ों (जैविक नेटवर्कों) को वर्गीकृत करता है और उन लिंक्स (मार्गों का प्रतिनिधित्व करने वाले) पर विचार करता है जो वर्गीकरण में योगदान करते हैं, उन्हें लक्ष्य पथ के रूप में। यह ढाँचा प्रायोगिक आणविक आँकड़ों को एनकोड करने के लिए जैविक रूप से आधारित मॉडलों को सहजता से एकीकृत करता है और मशीन लर्निंग-उन्मुख जैविक मूल्यांकन और नवीन मेट्रिक्स प्रस्तुत करता है। 301 जैविक नेटवर्कों के मूल्यांकन सहित प्रायोगिक परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि ExPAth द्वारा अनुमानित पथ जैविक रूप से सार्थक हैं, जो मौजूदा विधियों की तुलना में 4.5 गुना अधिक Fidelity+ (आवश्यकता) और 14 गुना कम Fidelity- (पर्याप्तता) प्राप्त करते हैं, जबकि 4 गुना तक लंबी सिग्नलिंग श्रृंखलाओं को संरक्षित करते हैं।
