Biologie - Bioinformatik

Automatisierte Systeme verbessern die Klarheit und Genauigkeit von Ressourcentabellen in wissenschaftlichen Arbeiten.

REPORTH bietet neue Möglichkeiten, repetitive DNA-Sequenzen in Bakterien zu analysieren.

Neue KI-Tools verbessern das Verständnis von Enzymformationen in biologischen Zellen.

Forschung untersucht die Auswirkungen von Verunreinigungen in Studien zum Darm-Virom.

Untersuchen, wie das Tumormikroumfeld die Immunantwort bei Krebs beeinflusst.

Ein kritischer Blick auf aktuelle Methoden zur Untersuchung der Genregulation.

PSALM verbessert die Vorhersagen von Proteindomänen durch innovative Modellierungstechniken.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Proteinfunktionen mit fortschrittlichen Techniken.

Eine neue Methode sagt therapeutische Proteine basierend auf von der FDA genehmigten Daten vorher.

KI verbessert die frühzeitige Erkennung neurodegenerativer Krankheiten, die mit fehlgefalteten Proteinen zusammenhängen.

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.