Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

Forscher verbessern das Training von Proteinmodellen mit vielfältigen Daten und effizienten Methoden.

Shapley-Werte verbessern die Entscheidungsfindung bei DNA-Profilerstellung und verwandten Bereichen.

ChaRNABERT verspricht, die RNA-Modellierung und die Entwicklung von Behandlungen zu revolutionieren.

Diese Studie nutzt Deep Learning und Transferlernen für die HER2-Bewertung bei Brustkrebs.

BAPULM vereinfacht die Vorhersage von Arzneimittelwechselwirkungen und beschleunigt die Medikamentenentwicklung.

Wissenschaftler nutzen fortschrittliche Methoden, um bessere Krebsbehandlungen mit weniger Nebenwirkungen zu entwickeln.

Entdecke die wichtigen Rollen von Mikrogeneratoren in der Ökologie, Gesundheit und Industrie.

Ein Leitfaden zur Auswahl von SBI-Methoden für die Analyse biologischer Daten.

Ein fokussierter Ansatz zur Rehabilitation, der die individuellen Bedürfnisse der Patienten berücksichtigt für eine bessere Genesung.

DART-PIM bietet einen schnelleren, effizienteren Weg, um DNA zu kartieren.

Ein Tool, das das Protein-Design für Wissenschaftler ohne Programmierkenntnisse vereinfacht.

Ein Computermodell verbessert die Vorhersagen für Kombinationen von Krebsmedikamenten und verbessert die Behandlungspläne.

NeuroFly automatisiert die Neuronenkonstruktion, spart Zeit für Forscher und verbessert Gehirnstudien.

TourSynbio-Agent erleichtert die Proteinengineering und macht es für Forscher zugänglich.

TourSynbio-Search erleichtert Forschern die Entdeckung von Proteininformationen.

Ein Werkzeugkasten zur Vorhersage der Krankheitsausbreitung mit cleverer Mathe und echten Daten.

Forscher verbessern das Erkennen von Tumoren in Mäuse-MRT-Scans mit nnU-Net.

Entdecke, wie Neuronen Signale übertragen und welchen Einfluss ihre Struktur hat.

Ein neues Framework hilft Forschern, Strategien zur Genlöschung schnell und effektiv zu finden.

Ein neuer Ansatz, um die Einfachheit der Arzneimittelsynthese zu messen.

POSH bietet schnellere, effizientere Proteinähnlichkeitssuchen an.

Forschung kombiniert SERS und Deep Learning für bessere Gesundheitsdiagnosen mit Urinproben.

Die Untersuchung der Blutflussdynamik in den Gehirnarterien und ihre Bedeutung für die Gesundheit des Gehirns.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von zufälligen Merkmalen bei der Vorhersage von Krankheiten anhand medizinischer Daten.

Eine Studie hebt eine neue Methode hervor, um Gehirnveränderungen bei Alzheimer-Patienten zu analysieren.

Ein neues Modell hilft Wissenschaftlern, die Wechselwirkungen bei Alzheimer zu untersuchen.

JESTR revolutioniert die Metabolomik-Annotation mit besserer Genauigkeit und Leistung.

GROOT verbessert die Effizienz beim Proteindesign mit minimalen Informationen.

Innovative Fallen nutzen KI, um Insekten mit hoher Genauigkeit zu überwachen.

Neue Werkzeuge helfen Wissenschaftlern, Virusvarianten vorherzusagen, bevor sie weit verbreitet werden.

DrugGen hat sich zum Ziel gesetzt, die Medikamentenentwicklung mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken zu revolutionieren.

Barttender verbindet Patientendaten mit medizinischen Bildern für bessere Gesundheitsanalysen.

Lerne, wie Wissenschaftler Gene untersuchen und welche Rolle CRISPR in der Forschung spielt.

Untersuchung der Rolle von ecDNA bei der Krebsentwicklung und der Resistenzen gegenüber Behandlungen.

Eine Studie stellt eine neue Methode vor, um schädliche chemische Effekte auf die DNA vorherzusagen.

Nutzung von Foundation-Modellen und LoRA zur Verbesserung der Analyse von Zytologiefolien.

Die CAP-Methode optimiert die Zellverfolgung und steigert so die Forschungseffizienz.

Eine neue Methode nutzt Grafiken, um Modelle der Selbstorganisation in lebenden Systemen zu vergleichen.

Machine Learning hilft Ärzten dabei, die chirurgischen Risiken bei Blutflussproblemen im Gehirn einzuschätzen.

Lern, wie Identifizierbarkeit die biologische Modellierung und wissenschaftliche Schlussfolgerungen beeinflusst.