Biologie - Bioinformatik

Neue Methoden helfen, die Genauigkeit von pränatalen Tests und der Forschung zu verbessern.

Miniatur hilft dabei, klare Miniaturansichten für multiplexierte Gewebebilder zu erstellen, was die Forschung unterstützt.

PGGB bietet einen frischen Ansatz, um Pangenom-Graphen ohne Vorurteile zu erstellen.

HERMES sagt die Auswirkungen von Proteinmutationen voraus und hilft so bei der medizinischen Forschung und der Medikamentenentwicklung.

Wie die Auswahl der Trainingsdaten die Vorhersagen von Protein-Sprachmodellen beeinflusst.

Neue Techniken zeigen Veränderungen in den Gehirnnetzwerken, wenn wir älter werden.

Neue Methode verbessert Proteinmodelle und geht Sicherheitsbedenken nach.

Spacedust verbessert die Analyse von Genclustern mithilfe von Proteinstrukturen und genomischem Kontext.

Neue Methoden verbessern die Datenverarbeitung für Nanoporen-Sequenzierung und steigern die Analyseeffizienz.

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

Innovative Methoden zielen darauf ab, die Vorhersagen zur Krebsbehandlung zu verbessern.

ViVAE verbessert die Untersuchung von Einzelzell-Daten durch verbesserte Methoden zur Dimensionsreduktion.

HairSplitter bietet einen neuen Ansatz, um mikrobielle Stämme mit langen Reads zu unterscheiden.

Das neue Tool SAFAARI verbessert die Genauigkeit bei der Annotation von Einzelzellen und der Datenintegration.

Ein neues Format vereinfacht die Datenspeicherung und -analyse für Hochdurchsatz-Mikroskopie.

Diese Studie untersucht, wie genetische Veränderungen in STAT1 die Immunfunktion beeinflussen.

Eine neue Pooling-Methode verbessert KI für eine bessere Krebsdiagnose.

Erforsche den Prozess der zellulären Seneszenz und seine Auswirkungen auf Gesundheit und Altern.

Neue Methoden in der Antikörperentwicklung verbessern Behandlungen für Infektionen und Krankheiten.

Neue Methode GENBAIT verbessert die Auswahl von Proteinuntergruppen für zelluläre Studien.

Pool PaRTI verbessert die Proteinanalysen, indem es die Datenrepräsentation und das biologische Verständnis optimiert.

AlphaFold3 zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage von Amyloid-Proteinstrukturen und hilft der Krankheitsforschung.

Ein neuer Ansatz zur Messung der Kräfte in sich entwickelnden Zellen verbessert unser Verständnis von der Gewebeformation.

Diese Studie zeigt, wie Viren die Genexpression beeinflussen und zu Krankheiten beitragen.

ProPEC verbessert die Vorhersagen von Virusprotein-Mutationen mithilfe von Deep-Learning-Modellen.

Wissenschaftler verbessern das Verständnis von Protein-Interaktionen, um die Behandlung von Krankheiten zu optimieren.

Ein neues Tool zum Entwerfen von RNA-Sequenzen basierend auf ihren Formen.

Forschung nutzt maschinelles Lernen, um Metaboliten bei Herzinsuffizienz-Patienten zu analysieren.

HiFIT verbessert Vorhersagen aus hochdimensionalen Omics-Daten für ein besseres Verständnis von Krankheiten.

Neue Tools verbessern die Analyse von räumlichen Transkriptomik-Datensätzen für die Forschung.

PDGrapher sagt voraus, welche Gene man für effektive Medikamentenbehandlungen anvisieren sollte.

Neue Methoden verbessern die Klassifikation von Antikrebspeptiden für bessere Krebsbehandlungen.

Forscher gehen Probleme in scRNA-seq mit Proben-Pooling und Doppelten-Identifikation an.

Neue Werkzeuge verbessern die Studie alter DNA und erhöhen die Genauigkeit und Sensibilität.

Neue Methoden verbessern unser Verständnis von genetischer Variation und ihren Auswirkungen.

Neue Werkzeuge verbessern das Verständnis der Genaktivität in Geweben.

Nicht-kodierende RNAs beeinflussen das Muskelwachstum und die Gesundheit und zeigen neue Therapieziele auf.

VR-Omics vereinfacht die Analyse von räumlichen Transkriptomik-Daten für Forscher.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Proteinladung und ihrem Verhalten.

Die Entwicklung von AlphaFold verbessert die genauen Vorhersagen von Proteinstrukturen für Wissenschaft und Medizin.