Biologie - Bioinformatik

Die SMINT-Methode integriert Daten, um die zellulären Umgebungen von Gliomen zu analysieren.

Carafe verbessert die Peptidentdeckung in DIA-Studien durch innovative Erstellung von Spektralbibliotheken.

CELL-Diff verbessert die Proteinabbildung und Sequenzvorhersage für die biomedizinische Forschung.

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

Einführung von Intervallannahmen zur Verbesserung der biologischen Datenanalyse.

Neue Modelle verbessern die Vorhersagen zur Genfunktion mithilfe individueller genomischer Daten.

Neue Techniken verbessern die Identifizierung von Bakterien für schnellere Behandlungsentscheidungen.

Forschungen zeigen, dass das iPLA2-VIA-Gen eine Rolle bei der Entwicklung des Nervensystems von Drosophila spielt.

RNAinformer revolutioniert das RNA-Design, indem es genaue Sequenzvorhersagen für komplexe Strukturen ermöglicht.

Ein neuer Datensatz verbessert die Vorhersagegenauigkeit für Antibiotikaresistenzen in klinischen Labors.

Forschung zeigt Unterschiede in der Gehirnaktivität während Ablenkung und Konzentration.

Forschung zeigt, wie genetische Faktoren und Umgebung Kühnheit und Schüchternheit bei Medaka-Fischen beeinflussen.

BBATProt nutzt Deep Learning, um die Genauigkeit der Vorhersage von Protein-Funktionen zu verbessern.

Die Kontrolle der FDR im Proteomik ist wichtig für zuverlässige Forschungsergebnisse.

Eine neue Methode verbessert die phylogenetische Zuverlässigkeit in Studien zur genomischen Epidemiologie.

Forschung zeigt Genmuster, die mit der Schwere von COVID-19 und langfristigen Auswirkungen verbunden sind.

DeepVul verbindet Gen-Daten, um die Medikamentenreaktionen bei Krebspatienten vorherzusagen.

PocketXMol vereint molekulare Herangehensweisen für besseres Drug-Design und molekulare Analyse.

Diese Studie untersucht, wie verschiedene Korrekturmethoden den Phasenwechsel in der DNA beeinflussen.

Ein neues Tool soll den Import von Datensätzen aus dem UCI-Repository erleichtern.

Bewertung von KI-Modellen, wie gut sie Laborverfahren befolgen können.

Hervorhebung des ungleichen Fokus auf bestimmte Gene in wissenschaftlichen Studien.

Diese Studie bewertet Methoden zur Vorhersage, wie mutierte Peptide an Proteine binden.

Die Schwierigkeiten beim Studieren von alten Proteinen und mögliche Lösungen untersuchen.

Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um Enzyme zu identifizieren, die Plastikmüll abbauen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit und Effizienz von RNA-Sequenzierungen.

SHARP verbessert die Auflösung von Hi-C-Kontaktmatrizen, was zu besseren genomischen Einblicken führt.

Forscher entdecken wichtige Faktoren, die TCR-Vorhersagen für Immunantworten beeinflussen.

Rag2Mol steigert die Effizienz bei der Arzneimittelentdeckung, indem es Abrufmethoden und maschinelles Lernen integriert.

SOFA integriert Leitvariablen, um die Analyse von Multi-Omics-Daten zu verbessern.

Forscher nutzen node2vec, um komplexe biologische Beziehungen zwischen Arten zu analysieren.

Ein Blick auf die Herausforderungen bei der Rekonstruktion von Ahnensequenzen durch Deletionen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Bodenmikroben und dem Abbau von organischer Substanz.

Ein Vergleich von Werkzeugen zur Messung der Poly(A)-Schwanzlängen mit Nanopore-Technologie.

Neue Modelle verbessern die Analyse von Zähldaten für bessere Entscheidungen.

Neues Deep-Learning-Modell BPfold verbessert RNA-Strukturvorhersagen.

Forscher suchen nach neuen Antimykotika, um den steigenden Gesundheits- und Landwirtschaftsproblemen zu begegnen.

Untersuchen, wie Kohlenhydrate in biologischen Systemen mit Proteinen interagieren.

Forschung deutet darauf hin, dass hohes mitochondrial RNA darauf hinweisen kann, dass es sich um lebensfähige Krebszellen handelt und nicht um minderwertige.

Entdecke, wie Protein-Sprachmodelle helfen, das Verhalten und die Funktionen von Proteinen vorherzusagen.