Biologie - Bioinformatik

Ein Blick auf den Fortschritt der Pangenom-Analyse und -Visualisierung.

NeKo vereinfacht den Prozess zur Erstellung biologischer Interaktionsnetzwerke mithilfe von Daten und Wissen.

Forschung zeigt die beste Sequenzierungstiefe, um alternatives Spleissen in menschlichen Geweben zu erkennen.

Untersuchen, wie Herzmuskelzellen entscheiden, ob sie unter Stress wachsen oder sterben.

Forschung findet neue Sulfatierungsstellen, was das Verständnis der Proteinfunktion verbessert.

Forschung zeigt wichtige Merkmale für die Auswahl erfolgreicher Antigene bei der Antikörperproduktion.

Entdecke und vergleiche Bildungsunterlagen für Lebenswissenschaften aus öffentlichen Git-Repositories.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um das biologische Alter und Gesundheitsausgänge vorherzusagen.

Fortschritte bei Genom-Editierungswerkzeugen und -methoden versprechen neue Erkenntnisse in der Wissenschaft.

Die Rolle von KI erkunden, um neue Einsatzmöglichkeiten für bestehende Medikamente bei seltenen Krankheiten zu finden.

Die Überwachung von Abwasser hilft, Krankheiten zu verfolgen und informiert Entscheidungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zur Medikamentenreaktion für bessere Behandlungsoptionen bei Krebs.

KinPFN nutzt Deep Learning, um die RNA-Faltung schnell zu analysieren.

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.