Biologie - Bioinformatik

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.

Eine umfassende Bibliothek hat das Ziel, die Analyse der Arzneimittelexposition und das Gesundheitsverständnis zu verbessern.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersage der Wirkungen von Medikamenten auf Krebszellen.

Nicheformer integriert Einzelzell- und räumliche Daten für eine verbesserte Zellanalyse.

DeepProfile verbessert das Verständnis der Genexpression bei verschiedenen Krebsarten, um Behandlungsstrategien zu informieren.

MGPfact verbessert das Verständnis von Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten.

TransTox nutzt KI, um Vorhersagen zur Arzneimittelsicherheit in verschiedenen Organen zu verbessern.

Forschung zeigt verschiedene Genexpressionsmuster bei Alzheimer.

3DCellComposer verbessert die Zellsegmentierung mit bestehenden 2D-Modellen.

Neues Toolkit Oatk verbessert die Assemblierung von Genomen pflanzlicher Organellen.

Sprache und experimentelle Daten nutzen, um Genvorhersagen in der Einzelzellforschung zu verbessern.

Ein Blick auf Methoden zum Alignieren von Proteinsequenzen und -strukturen.

Forscher analysieren fortgeschrittene Modelle, um biologische Ergebnisse mit Gen-Daten vorherzusagen.

Biom3D verbessert die Zugänglichkeit und Anpassungsfähigkeit für die 3D-Bildsegmentierung in der biomedizinischen Forschung.

Foldseek-Multimer bietet einen schnelleren, effizienteren Vergleich von Protein-Komplexen.

Ein neues Framework vereinfacht die Integration von Metadaten in Mikrobiomstudien.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Genotypisierung durch Pangenom-Grafiken.

Dieser Artikel behandelt Bewertungsmetriken für Modelle, die Proteine erzeugen.

Neues Framework hilft dabei, Proteininteraktionen vorherzusagen, besonders für Korallen.

Hypermut hilft Forschern, Virusmutationen effizient zu erkennen und zu verwalten.

Neue Bewertungssysteme verbessern die Virusentdeckung und -klassifizierung.

Untersuchung von Geninteraktionen durch innovative Einzelzell-RNA-Sequenzierungsmethoden.

SPONGE vereinfacht die Erstellung und Aktualisierung von Genregulationsnetzwerken.

UniScore verbessert die Peptididentifizierung in der Massenspektrometrie und steigert Genauigkeit und Effizienz.

Molekulare Sequenzdaten geben Einblicke in evolutionäre Beziehungen und Artenabweichungen.

D2Deep hilft dabei, schädliche von harmlosen genetischen Mutationen, die mit Krebs verbunden sind, zu unterscheiden.

Die FAIR-Prinzipien verbessern das Datenmanagement und die Zusammenarbeit in der wissenschaftlichen Forschung.

Ein Blick auf die Vorhersagen von AlphaFold2 und mögliche Fehlinterpretationen in Proteinstrukturen.

Verschiedene Cell Ranger-Versionen beeinflussen die Ergebnisse der scRNA-seq-Datenanalyse erheblich.

Neue Methoden verbessern die Suche nach Proteinsimilaritäten auf der Domänenebene.

Auto-ParAdvisor verbessert die Genauigkeit der RNA-seq Transkriptassemblierung durch massgeschneiderte Parameterwahl.

Synthetic-Daten bieten neue Möglichkeiten für Forscher in der Genomik.

BALM nutzt maschinelles Lernen, um die Genauigkeit bei der Medikamentenentwicklung zu verbessern.

Die Kombination von DEER-Daten mit AlphaFold2 verbessert die Vorhersagen von Proteinfaltungen.

TIPP3 verbessert die Genauigkeit und Effizienz der mikrobiellen Analysen für die Forschung.

Ein neuer Ansatz, um biomedizinische Datensätze effizient und genau zu kennzeichnen.

Forschung hebt hervor, dass die Aminosäurezusammensetzung entscheidend ist, um die Funktion von Proteinen zu verstehen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der DNA-Sequenzanalyse.