Quantitative Biologie - Genomik

BrST-Net sagt die Genaktivität bei Brustkrebs anhand von Standardgewebeproben voraus.

Die Untersuchung der Genexpression hilft, die Verbindungen zwischen Genetik und Patientenergebnissen zu klären.

Ein neues Modell verbessert die Arzneimittelzuordnung für Krankheiten mithilfe von Genexpressionsdaten.

BioSequence2Vec vereinfacht die Erstellung von numerischen Embeddings aus biologischen Sequenzen effizient.

Neue Studie zeigt potenzielle genetische Marker, die mit Parkinson-Krankheit in Verbindung stehen.

ViralVectors macht die Analyse von riesigen viralen Gen-Daten einfacher für bessere Entscheidungen im Gesundheitswesen.

DiscoGen verbessert die Analyse von genregulatorischen Netzwerken, indem es rauschen Daten säubert für bessere Schlussfolgerungen.

Eine Methode kombiniert Bilder und Gen-Daten, um die Überlebensprognosen bei Krebs zu verbessern.

Ein Leitfaden zum Umgang mit fehlenden Daten in Einzelzell-Proteinstudien.

GeneGPT verbessert Sprachmodelle für präzise genomische Antworten mit NCBI-APIs.

Neuer Algorithmus verbessert das Verständnis komplexer Satelliten-DNA-Strukturen.

Virus2Vec ist ein Verfahren zur schnelleren Virusklassifizierung ohne Ausrichtung.

Ein benutzerfreundliches Tool zur Analyse von Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten.

Ein Blick auf die Komplexität der Analyse von genomischen Daten und die laufenden Fortschritte.

Ein neues Modell verbessert synthetische genetische Daten für bessere Diagnosen und Behandlungen.

Erforschen, wie Veränderungen in Genomen Evolution und Biodiversität beeinflussen.

Dieser Artikel behandelt neue Methoden zur Verbesserung der Krebsdiagnose mit Hilfe von Gen-Auswahl und maschinellem Lernen.

GTED bietet eine Methode, um genetische Sequenzen durch grafische Darstellung zu vergleichen.

Die Verbindungen zwischen unserem Mikrobiom, der Verdauung und dem mentalen Wohlbefinden erkunden.

Ein neues Modell zur Generierung biologischer Sequenzen und zum Lösen komplexer Rätsel.

GenSpectrum Chat bietet schnelle, klare Antworten zu COVID-19-Varianten für alle.

Neue Methoden im maschinellen Lernen verbessern das Verständnis der Überlebensraten bei Brustkrebs.

Eine neue Methode verbessert die Genomassemblierung mit sowohl langen als auch kurzen DNA-Reads.

Ein neues Tool zur Vorhersage von Ergebnissen aus genomischen Daten verbessert die genetische Forschung.

RNA-Velocity hilft dabei zu verstehen, wie sich Zellen entwickeln, indem man die Genexpression analysiert.

MIXALIME verbessert die Forschung zur allelspezifischen Expression in der Genetik mit fortschrittlichen statistischen Modellen.

Lern, wie man Verzerrungen in Pool-seq korrigiert, um genaue genetische Einblicke zu bekommen.

Forschung zeigt wichtige genetische Veränderungen in HTLV-1-infizierten Zellen, die mit Leukämie verbunden sind.

Eine neue Methode verbessert die DNA-Kompression für effiziente Datenspeicherung.

DNABERT-2 verbessert die Analyse genomischer Daten durch verbesserte Tokenisierungstechniken.

ProSt vereinfacht das Management von Genomdaten für Forschungsleiter, die prokaryotische Organismen untersuchen.

Forscher entwickeln libLEARNA, um die Erstellung von Riboswitches mithilfe von computergestützten Methoden zu verbessern.

regulAS vereinfacht die Analyse von Genexpressionsdaten für Forscher.

Forschung verwendet VAEs, um genetische Marker zu finden, die mit der Lungenfunktion verknüpft sind.

Eine neue Methode verbessert die Datenanpassung und den Vergleich zwischen verschiedenen Datensätzen.

ZIPTF und C-ZIPTF verbessern die Einsichten in komplexe Daten durch bessere Analysetechniken.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Analyse von rauschhaften biologischen Sequenzen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Qualität von rauschenden biomedizinischen Labels.

Echtzeitverarbeitung bei Nanoporen-Sequenzierung verbessert die Genauigkeit und senkt die Kosten.

Neue Massnahmen geben Einblicke in gerichtete Graphen in biologischen Systemen.