Biologie - Bioinformatik

Untersuchen, wie Viren das Immunsystem umgehen, indem sie Ähnlichkeiten mit menschlichen Proteinen nutzen.

HiTaC verbessert die Genauigkeit der Pilzklassifikation durch innovative Techniken und ein benutzerfreundliches Design.

Die Forschung konzentriert sich auf neue Behandlungen für Leishmaniasis mit Naturprodukten und bestehenden Medikamenten.

Das MCGLPPI-Framework kombiniert CG-Modellierung und maschinelles Lernen, um Proteininteraktionen effizient vorherzusagen.

Neues Tool verbessert das Verständnis der biologischen Aktivitäten von kleinen Molekülen.

PocketVec verbessert das Verständnis von Protein-Ligand-Wechselwirkungen für die Arzneimittelentdeckung.

METL kombiniert synthetische Daten und maschinelles Lernen für besseres Proteindesign.

Eine neue Methode verbessert die Korrelationsberechnungen mit fehlenden biologischen Daten.

Innovativer Ansatz automatisiert die Modellierung flexibler Proteinregionen.

Forschung zeigt die Komplexität des RNA-Splittings in Gehirnzelltpyen.

Forschung zeigt, dass Osteoking mit seinen natürlichen Zutaten das Potenzial hat, Osteoporose zu behandeln.

mLiftOver vereinfacht die Datenintegration von verschiedenen DNA-Methylierungsanalyse-Plattformen.

LarvaTagger verbessert die Verhaltensanalyse von Drosophila-Larven durch automatisches Tagging und flexible Funktionen.

Neue Methoden in der Genomsequenzierung verbessern das Verständnis von Genetik und Medizin.

Die Kombination von kleinen und strukturellen Variantenanalysen verbessert die Genauigkeit der genetischen Forschung.

sincFold bietet neue Methoden zur genauen Vorhersage von RNA-Strukturen an.

BayeLeafClassifier bietet genaue Zellidentifikation in der Einzelzell-RNA-Sequenzierung.

Neue Werkzeuge verbessern Simulationen komplexer biologischer Systeme.

Forscher entwickeln Werkzeuge für ein besseres Impfdesign, das auf das Immunsystem abzielt.

Neue Methode SIRV verbessert Einblicke in die Zell-Differenzierung, indem sie räumliche Daten und RNA-Geschwindigkeit kombiniert.

Die lokale räumliche Gradienteninferenz bietet einen neuen Blick auf die Interaktionen von Tumorzellen.

Die Forschung identifiziert potenzielle Ziele für COPD-Therapien und untersucht die Umnutzung von Medikamenten.

Algebraische Topologie nutzen, um Durchbrüche in der Wissenschaft durch Literaturanalysen vorherzusagen.

Das CELL-E-Modell verbessert die Vorhersagen von Proteinstandorten innerhalb von Zellen basierend auf Sequenzen und Bildern.

Neue Methode verbessert die Peptididentifizierung durch mehrere Datenbanksuchen.

Sprachmodelle könnten die Generierung und Analyse von genetischen Sequenzen verändern.

BioCLIP kombiniert Proteinsequenzen und -strukturen für ein besseres Verständnis.

Eine Studie hebt Innovationen bei der Schätzung der Genexpression bei Immunerkrankungen hervor.

Erforschen der Auswirkungen von bevorzugten Orientierungen in der Cryo-EM-Bildgebung.

Untersuche die Beziehung zwischen Proteindomänen und ihren Wechselwirkungen mit Medikamenten.

Wir stellen SQUARNA vor, eine vielversprechende Methode zur Vorhersage von RNA-Sekundärstrukturen.

Dieser Artikel untersucht das OAS1-Protein und seine Varianten im Kampf gegen Viren.

Neue Modelle verändern, wie wir Proteine und ihre Interaktionen untersuchen.

Neue Tools verbessern die Nachverfolgung und Analyse von Influenza-Virussequenzen.

Entdecke, wie MOTL die Multi-Omics-Analyse verbessert, um biologische Erkenntnisse zu gewinnen.

PreTSA verbessert die Effizienz beim Studium von Genaktivitätsmustern in Zellen.

Forschung zu Krebs-Mutationen zeigt wichtige Erkenntnisse für die Behandlung und das Verständnis.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Datenkonsistenz und Zusammenarbeit in Zellatlasprojekten zu verbessern.

CatPred bietet zuverlässige Vorhersagen zur Enzymkinetik mit umfangreichen Daten und fortschrittlichen Techniken.

Diese Studie untersucht, wie man Eigenschaften in Arabidopsis mit verschiedenen Datentypen vorhersagen kann.