Neuste Artikel für Einzelzell-RNA-Sequenzierung

Forschung enthüllt den komplexen Lebenszyklus des Parasiten, der Chagas-Krankheit verursacht.

Ein neues Framework bewertet KI-Modelle, die Zellreaktionen auf Veränderungen vorhersagen.

Das neue Modell CFGen verbessert die synthetische Einzelzell-Datenproduktion für bessere Forschungsergebnisse.

Decima verbessert die Vorhersagen von Genexpressionen aus DNA-Sequenzen unter verschiedenen Bedingungen.

Untersuchen, wie Herzmuskelzellen entscheiden, ob sie unter Stress wachsen oder sterben.

Cytomarker verbindet menschliches Know-how mit Computeranalysen, um Antikörper-Panels zu entwerfen.

Neue Modelle verbessern das Verständnis von Genaktivität und Zellklassifizierung.

Dieser Ansatz nutzt Zellontologie, um die Analyse von Einzelzell-RNA-seq-Daten zu verbessern.

Wir stellen LEGEND vor, eine Methode zur Analyse der Genexpression in verschiedenen Zelltypen und Geweben.

Untersuchung von Geninteraktionen durch innovative Einzelzell-RNA-Sequenzierungsmethoden.

Forschung zeigt Unterschiede im Umgang mit akuter myeloischer Leukämie je nach Alter.

Beaver hilft Wissenschaftlern, Genfunktionen genauer zu entschlüsseln.

Neue Techniken verbessern die Effektivität der CAR-T-Zelltherapie gegen Krebs.

Die Kombination von optimalem Transport und strukturellen Modellen verbessert die Interpretation von Einzelzell-Daten.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von Geninteraktionen in Einzelzellen.

PaSCient verbessert das Verständnis von Krankheiten, indem es die Zell-Daten einzelner Patienten analysiert.

Forscher entwickeln eine schnellere Methode, um vorherzusagen, wie Zellen auf Behandlungen reagieren.

ZiPo bietet eine frische Methode zur Analyse der Genexpression in Einzelzellstudien.

Ein neues Tool verbessert das Verständnis der Rolle von Mitochondrien bei Krankheiten.

scRegNet kombiniert Modelle, um die Vorhersagen von Geninteraktionen zu verbessern.

scVital verbindet Maus- und menschliche Krebsdaten für bessere Behandlungsinsights.

CORTADO hilft Wissenschaftlern, einzigartige Zellmarker genau zu identifizieren, um sie besser zu verstehen.

p-ClustVal verbessert Cluster-Methoden zur Analyse komplexer biologischer Daten.

Forscher entdecken neue Erkenntnisse zur Behandlung von Prostatakrebs und zum Zellverhalten.

Ein neues Framework verbessert Vorhersagen in der Medikamentenentwicklung, indem es zelluläre Reaktionen analysiert.

Neue Methoden verbessern die RNA-Sequenzierungsanalyse und das Verständnis des Zellverhaltens.