Quantitative Biologie

Ein Blick auf die Bedeutung und Herausforderungen der Softwarebewertung in der Wissenschaftsgemeinschaft.

Erforschen, wie KI neue Trankrezepte in Hogwarts erstellen kann.

Ein Blick darauf, wie Variation die Evolution und biologische Komplexität beeinflusst.

Die wirtschaftlichen Vorteile und die Umweltgesundheit in der Forstwirtschaft ausbalancieren.

Ein Blick darauf, wie lebende Organismen Informationen verarbeiten und auf ihre Umgebung reagieren.

Ein Blick auf das FitzHugh-Nagumo-Modell und seine Relevanz in verschiedenen Bereichen.

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

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

FlexVDW verbessert das Arzneimitteldesign, indem es die Flexibilität von Proteinen bei der Ligandeneinlagerung berücksichtigt.

Eine neue KI-Methode verbessert die Suche nach fortschrittlichen Materialien in verschiedenen Bereichen.

Neuer Modellierungsansatz verbessert das Verständnis von Zink-Protein-Interaktionen.

Untersuchen, wie Imatinib gezielt die Abl-Kinase über Src angreift.

Verstärkendes Lernen optimiert neue, medikamentenähnliche Moleküle für Behandlungen der psychischen Gesundheit.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit und Geschwindigkeit beim Protein-Docking.

MolCode kombiniert 2D- und 3D-Daten für eine bessere Molekülschaffung.

Untersuch, wie spontane Mutationen die genetischen Informationen und die Evolution beeinflussen.

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.

Neue Erkenntnisse über Herzmodelle können Herzschrittmacher und Defibrillatoren verbessern.

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

Forschung zeigt, wie Lärm die Stabilität des Herzrhythmus bei Vorhofflimmern beeinflusst.

Ein Blick in Gehirn-Organoide zeigt Unterschiede in der Entwicklung von Menschen und Primaten.

Ein neues Tool macht die Messung von Stomata einfacher und verbessert die Pflanzenforschung.

Forscher entwickeln ein Modell, um das Verhalten von Herzfasern besser zu verstehen und Behandlungen zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Zellen interagieren, um stabile Strukturen in Geweben zu bilden.

Untersuchen, wie sich Krebszellen im Körper ausbreiten und verändern.

Ein Blick auf Mikrophasen-Trennung und ihre Bedeutung in der Wissenschaft.

Ein Blick auf die Dynamik autocatalytischer Netzwerke in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel untersucht, wie Pfadmodule helfen, biochemische Netzwerke zu studieren.

Entdecke, wie Hypergraph-Tiere komplexe Beziehungen in Systemen aufdecken.

Komplexe Beziehungen in biologischen Systemen aufdecken für bessere Gesundheitsergebnisse.

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

Bemühungen, die Zugänglichkeit wissenschaftlicher Modelle zu verbessern, um die Zusammenarbeit zu fördern.

Neue Forschung zeigt, wie Transkriptionsspitzen die Genexpression und Proteinproduktion beeinflussen.

Geschlossene Neurostimulation könnte die Behandlung von psychischen Störungen verbessern, indem sie sich in Echtzeit anpasst.

Eine neue Methode verbessert die Neurostimulationsbehandlung für psychische Störungen durch Anpassungen in Echtzeit.

SDM bietet Netzwerken die Möglichkeit, kontinuierlich zu lernen, ohne alte Informationen zu vergessen.

Eine neuartige Methode verbessert die Analyse der Hirnoberfläche mit fortschrittlichen Techniken.

Die Erforschung der Rolle von kleinen neuronalen Motiven in der volatilen Speicherhaltung.

Erforschen, wie die Funktionen des Gehirns bessere KI-Systeme formen können.

Die Erkundung der Gummihand-Illusion und ihre Auswirkungen auf die Robotik.

Ein Blick auf die ständigen, unwillkürlichen Bewegungen unserer Augen.

Eine Untersuchung von Koagulations- und Fragmentierungsprozessen in natürlichen Systemen mit Hilfe von Finite-Differenzen-Methoden.

Untersuchen des Zusammenhangs zwischen übertragbaren und nicht übertragbaren Krankheiten.

Untersuchen, wie Entscheidungen in sozialen Dilemmas mit Unsicherheiten sich entwickeln.

Dieses Verfahren verbessert die Analyse von Zufallsprozessen auf Graphen, besonders bei seltenen Ereignissen.

Forschung zeigt, dass ein Impfstoff die iNTS-Fälle bei Kindern deutlich reduzieren könnte.

Forscher schlagen ein Modell vor, um unberechenbare Krankheitsausbreitungsdynamiken einzufangen.

Innovative Techniken verbessern die Erstellung von phylogenetischen Netzwerken aus Baumdaten.

Untersuchen, wie Switching-Netzwerke die Verbreitung genetischer Mutationen beeinflussen.

Diese Studie bewertet die Leistung von VAE in der biologischen Bildgebung mit Kryo-Elektronenmikroskopie.

Eine neue Methode hilft dabei, die Gesangsmuster von Vögeln mit Hilfe von Klanganalysen abzuschätzen.

Forschung zeigt, wie EGFR-Mutationen das Verhalten und die Struktur von Lungenkrebszellen beeinflussen.

Diese Studie vereinfacht komplexe Modelle, während sie robuste Systemverhalten beibehält.

Die Rolle von mathematischen Modellen beim Verstehen von Tumorwachstum und Behandlung erkunden.

Ein neuer Ansatz zur Erstellung realistischer Gewebeabbildungen für die Pathologie.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Analyse genetischer Einflüsse auf Metaboliten.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen in der Multi-Response-Regression, was für verschiedene Bereiche wichtig ist.

Lerne, wie B-Zellen schädliche Antigene erkennen und darauf reagieren.

Schleifen haben einen grossen Einfluss auf die Bewegung von Chromatin und die Genexpression.

Erforschen, wie Mikrotubuli Zellen formen und sich durch Motorproteine organisieren.

Untersuche, wie IRE1-Cluster den Zellen helfen, Probleme mit der Protein-Faltung zu bewältigen.

Untersuchen, wie die Chromatinstruktur Zellfunktionen und Krankheitsverbindungen beeinflusst.

Mitochondrien ordnen sich so an, dass sie die ATP-Versorgung in Nervenzellen optimieren.

Ein Blick darauf, wie Motorproteine einen effizienten Transport von Lasten in Zellen gewährleisten.

Die Forschung zeigt die komplexen Dynamiken von LHCII-Proteinen und dem Energiemanagement in Pflanzen.

Forschung zeigt, wie EGFR-Mutationen das Verhalten und die Struktur von Lungenkrebszellen beeinflussen.

Gastruloide geben Einblicke in die frühen Stadien der Entwicklung von Säugetieren.

Untersucht, wie Zellen je nach Umweltbedingungen zwischen Wachstum und Ruhe wechseln.

Studie zeigt, wie Zellen in gekrümmten Umgebungen mit einem einfachen Modell navigieren.

Untersuchen, wie Bakterien ihre Wachstumsstrategien an Umweltveränderungen anpassen.

Forschung verbessert das Wachstum von iPSCs durch metabolische Modellierung für bessere Therapien.

Diese Studie untersucht, wie Bakterien sich in einem begrenzten Raum und Fluid bewegen.

Diese Studie untersucht, wie onkolytische Viren in verschiedenen Tumorumgebungen agieren.