Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

HIGHT verbessert Sprachmodelle, indem es hierarchische Informationen aus Grafdaten nutzt.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis dafür, wie Bevölkerungen ihr Verhalten synchronisieren.

Diese Studie nutzt Modelle, um die Zellbewegung in Experimenten zu analysieren und das Verhalten vorherzusagen.

Bakterielle Sensoren nutzen gentechnisch veränderte Bakterien, um die Gesundheit und Umweltbedingungen zu überwachen.

Der BrainMAE-Ansatz verbessert die Analyse von Gehirndaten mit fMRI.

Ein fokussiertes Modell zur Analyse des E. coli-Stoffwechsels für Forschung und Anwendungen.

Eine flexible Methode zur Rangordnung von Knoten in bipartiten Netzwerken aus verschiedenen Bereichen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Herzerkrankungen bei Säuglingen.

Ein neues Modell verbessert das Studium der Tierkommunikation mit rohen Audiodaten.

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

Eine Studie zeigt wichtige Unterschiede darin, wie Menschen und KI Bilder repräsentieren.

Neue Methoden helfen dabei, evolutionäre Bäume mit unterschiedlichen Artensets zu vergleichen.

Diese Studie präsentiert Methoden zur Verfeinerung von Bewegungsmodellen unter Verwendung detaillierter experimenteller Daten.

Biobanken unterstützen die Forschung über Krankheiten, indem sie biologische Proben für wissenschaftliche Studien lagern.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage von Antikörper-Antigen-Interaktionen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Generierung und Wirksamkeit von Medikamentenkandidaten in der pharmazeutischen Forschung.

Ein neuer Ansatz zur Identifizierung von Infektionen mithilfe von Blutproben und maschinellem Lernen.

Ein neuer Ansatz vereinfacht die Analyse der Neuroninteraktion für bessere Einblicke.

Multi-Peptide kombiniert Datenmodelle, um die Vorhersagen zum Verhalten von Peptiden zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert Klarheit und Effizienz in der Mikroskopie-Dekonvolution.

Das VETE-Modell verbessert die Vorhersagen zur Arzneimittelreaktion in der Krebsforschung.

Ein neues Modell bietet Einblicke in das Verhalten von Tumoren und die Reaktionen auf Behandlungen.

Forschung verbessert Modelle, indem sie die Unsicherheit in universellen Differentialgleichungen angeht.

Eine neuartige Technik reduziert die manuelle Arbeit beim Segmentieren von CryoET-Bildern.

Alpha Flow-Lit verbessert die Generierung von Proteinformen und steigert Effizienz und Genauigkeit.

Neuer Algorithmus verbessert die Syntheseplanung, indem er bestimmte Ausgangsmaterialien berücksichtigt.

Diese Studie untersucht, wie virtuelles Färben bei verschiedenen Zelltypen und Bedingungen abschneidet.

Verwendung von Genexpressionsdaten, um chemische Auswirkungen auf Gesundheit und Umwelt vorherzusagen.

Forscher kombinieren strukturelle Biologie und Systembiologie, um biologische Modelle zu verbessern.

Ein neues System verbessert die Gewebeklassifikation mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

Forscher nutzen spekulatives Decoding, um die Geschwindigkeit und Effizienz bei chemischen Vorhersagen zu steigern.

Die Forschung stellt Top-ML vor, um die Vorhersage von Antikrebspeptiden mithilfe topologischer Merkmale zu verbessern.

DMRIntTk integriert DMR-Sets für klarere Einblicke in das Verhalten von Genen.

Ein Blick darauf, wie DGGs das Verständnis von dynamischen Interaktionen in Systemen verbessern.

Ein Blick auf Methoden zur Messung kollektiven Verhaltens in biologischen Systemen.

Eine Studie über KI und Optimierungsmethoden zur Schätzung von Parametern für die Zell-Differenzierung.

Die Standardisierung von Kriterien kann KI-Tools zur Erkennung von Basalzellkarzinomen verbessern.

MOLTOP bietet eine einfache Möglichkeit, molekulare Graphen effektiv zu klassifizieren.

Forscher nutzen Fugaku, um die Analyse von MRI-Daten zu beschleunigen.

Das neue Modell CFGen verbessert die synthetische Einzelzell-Datenproduktion für bessere Forschungsergebnisse.