Quantitative Biologie

Innovative Methoden könnten verändern, wie wir biologische Daten analysieren und anwenden.

RNA-Struktur-Dynamik analysieren für ein besseres biologisches Verständnis.

Studie checkt, wie gut ChatGPT komplizierte Krebsberichte für Patienten erklärt.

Dieser Artikel untersucht die Beziehung zwischen Petrinetzen und ODEs in epidemiologischen Studien.

Ein Blick darauf, wie biologische Modelle zusammenarbeiten, um Systeminteraktionen zu zeigen.

Dareplane bietet Lösungen für effektive adaptive Versuche zur tiefen Hirnstimulation.

Lerne, wie GitHub die Organisation und Teamarbeit in der Laborforschung verbessert.

Biorecap hilft Forschern, aktuelle Studien zusammenzufassen, damit sie leichter an Infos kommen.

Eine neue Methode optimiert das Design von Medikamenten, indem sie massgeschneiderte Moleküle effizient erstellt.

Forscher entwickeln effiziente Modelle, um Lipidmembranen und zelluläre Dynamik zu untersuchen.

Ein neuer Ansatz zeigt, wie Proteine in natürlichen Umgebungen funktionieren.

UniCorn integriert verschiedene Vortrainingsmethoden für effektives Lernen von molekularen Repräsentationen.

Ein neues KI-Tool verbessert die Medikamentenentwicklung, indem es bessere Moleküle schneller generiert.

Neue Methoden verbessern die Qualität und Vielfalt bei der wissenschaftlichen Datenerhebung.

Abl1-Kinase ist wichtig für die Steuerung von Zellprozessen und der Krebsentwicklung.

Dieser Artikel erklärt Amyloidfibrillen und ihren Zusammenhang mit verschiedenen Krankheiten.

Lern mehr über diploide Genomassemblierung und die Hindernisse, die Wissenschaftler dabei überwinden müssen.

LangCell kombiniert Zell-Daten und natürliche Sprache für bessere Zell-Analyse.

Effiziente SNP-Identifikation verändert die genomische Analyse und deren Anwendungen in der Gesundheit.

Wir stellen eine neue Methode zur Bewertung der Datenqualität im maschinellen Lernen vor.

CAVACHON hilft dabei, Einzelzell-Daten zu kombinieren, um komplexe biologische Beziehungen aufzudecken.

DYNA verbessert die Vorhersage von genetischen Varianten für eine bessere Patientenversorgung.

STimage-1K4M kombiniert detaillierte Bilder und Gen-Daten, um die Forschung zu Krankheiten zu verbessern.

Ein neues System zielt darauf ab, die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Analyse genetischer Daten zu verbessern.

Ein neues Verfahren mit Cantilevern für eine schnelle Tumordiagnose.

Forschung zu Onco-Streams gibt Einblicke für bessere Gliom-Therapien.

Graph Neural Networks verbessern die histopathologische Bildanalyse und helfen, Krankheiten besser zu diagnostizieren.

Erfahre, wie PhysiBoSS komplexe biologische Modellierung für Forscher einfacher macht.

Neues Framework verbessert die Vorhersage genetischer Biomarker bei Darmkrebs mit Hilfe von Ganzbildaufnahmen.

Die Erforschung, wie Zellen auf gekrümmten Oberflächen interagieren, kann die Gewebeengineering und das Verständnis biologischer Prozesse verbessern.

Ein neues Software-Tool verbessert das Studium der Bewegung von Herzzellen und den Auswirkungen von Medikamenten.

Forschung zeigt, dass effektive Defibrillationsmethoden mit deutlich weniger Energie auskommen.

Untersuchen, wie Genverdopplung und Regulation evolutionäre Prozesse formen.

Lern, wie lebende Organismen Stabilität in sich verändernden Umgebungen aufrechterhalten.

Forschung zu Protocellen gibt Einblicke in die Ursprünge des Lebens und synthetische Biologie.

Ein neuer Ansatz identifiziert stabile Gemeinschaften in Hi-C-Daten trotz Lärm.

Entdeck, wie maschinelles Lernen die synthetische Biologie mit innovativen Methoden voranbringt.

drGAT nutzt maschinelles Lernen, um vorherzusagen, wie Zellen auf Medikamente reagieren.

Techniken verbessern, wie wir Biomarker für biologische Systeme auswählen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Generierung von Molekülen zur Vorhersage der Medikamentenreaktion.

Dieser Artikel untersucht, wie Ionenkanäle das Verhalten von Neuronen prägen, obwohl es Variabilität gibt.

Ein neues Modell verbessert das KI- Lernen, indem es menschliches Bewusstsein nachahmt.

Erforsche die Verbindung zwischen Geruch und Gehirnverarbeitung.

Forscher nutzen Deep Learning, um einzigartige serotonerge Neuronen im Gehirn zu klassifizieren.

Forscher analysieren neuronale Konnektome, um mehr über die Gehirnfunktion bei verschiedenen Spezies zu erfahren.

Forscher nutzen Brainscore, um KI-Modelle mit der Aktivität des menschlichen Gehirns zu vergleichen.

Das DemoVAE-Modell zielt darauf ab, die fMRI-Datenanalyse zu verbessern, indem es demografische Faktoren berücksichtigt.

Ein Überblick über Methoden zum Decodieren von Gehirnaktivitäten und deren gesellschaftliche Auswirkungen.

Ein neuer Ansatz zum Verständnis von Antikörperantworten hilft bei Entscheidungen in der öffentlichen Gesundheit.

Dieser Artikel vergleicht Methoden zur Identifizierung von Arten in der Wildbeobachtung.

Einführung der Spieltheorie mit variabler Grösse, um Gruppendynamiken und Interaktionen zu analysieren.

Untersuchen, wie die Verbindungen im Ökosystem Stabilität und Biodiversität beeinflussen.

Umweltveränderungen können die Evolution und Vielfalt lebender Organismen vorantreiben.

Lern was über phylogenetische Bäume, ihre Struktur und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Untersuchen, wie Degradations- und Feueroszillatoren in biologischen Systemen synchronisieren.

Lerne die Faktoren kennen, die die Ausbrüche von Waldinsekten beeinflussen und wie man damit umgeht.

Ein neuer Ansatz zum Verständnis von Antikörperantworten hilft bei Entscheidungen in der öffentlichen Gesundheit.

Dieser Artikel vergleicht Methoden zur Identifizierung von Arten in der Wildbeobachtung.

Erforsche Methoden zur Schätzung von Zellzahlen mithilfe von Brüchen und mathematischen Modellen.

WISER verbessert die Vorhersagen für die Krebsbehandlung durch innovative Datentechniken.

Ein neuer Ansatz identifiziert stabile Gemeinschaften in Hi-C-Daten trotz Lärm.

Eine neue Methode verbessert das molekulare Lernen, indem sie die Beziehungen zwischen Atomen betrachtet.

Das DemoVAE-Modell zielt darauf ab, die fMRI-Datenanalyse zu verbessern, indem es demografische Faktoren berücksichtigt.

drGAT nutzt maschinelles Lernen, um vorherzusagen, wie Zellen auf Medikamente reagieren.

Ein Blick auf die Komplexität der Genexpression und ihre variable Natur.

Zentrosomen steuern Mikrotubuli und sind wichtig während der Zellteilung.

Die Erforschung der Auswirkungen von Lärm und transkriptionellem Platzen auf Gennetzwerke.

Forschung zeigt, wie Proteine durch THz-Wellen für medizinische Anwendungen beeinflusst werden können.

Studie zeigt, wie Proteine die Form von Membranen und die Zellfunktionen beeinflussen.

Untersuchung des Transports von dichten Vesikeln in Nervenzellen von Fadenwürmern.

Forschung zeigt, wie Mycobacterium tuberculosis mit mitochondrialen Funktionen interagiert.

Untersuchen, wie Zellen ihre Rollen in einem komplexen biologischen Umfeld entscheiden.

Dieser Artikel untersucht, wie Ionenkanäle das Verhalten von Neuronen prägen, obwohl es Variabilität gibt.

Erforsche Methoden zur Schätzung von Zellzahlen mithilfe von Brüchen und mathematischen Modellen.

Studie darüber, wie aktive Teilchen sich während der Lauf-und-Toll-Bewegung verhalten.

Untersuchung des Zellverhaltens und der Wechselwirkungen bei Nährstoff- und Abfallmanagement.

PARADIGM integriert verschiedene Krebsdaten, um die Überlebensvorhersagen für Patienten zu verbessern.

Erfahre, wie PhysiBoSS komplexe biologische Modellierung für Forscher einfacher macht.

Die Erforschung, wie Zellen auf gekrümmten Oberflächen interagieren, kann die Gewebeengineering und das Verständnis biologischer Prozesse verbessern.

Lern was über Mikroschwimmer und ihre einzigartigen Interaktionen mit Flüssigkeiten und Oberflächen.