Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

Maschinelles Lernen nutzen, um elektrische Signale im Herzen zu modellieren.

Ein Blick darauf, wie konforme Vorhersage die Unsicherheitsquantifizierung in der Biologie verbessert.

bioSBM verbindet die DNA-Struktur mit biochemischen Eigenschaften, um das Verständnis der Genexpression zu verbessern.

MRI-Radiomics verbessert die Glioblastom-Diagnose durch Vorhersage genetischer Marker.

GATher verbessert die Vorhersage von Arzneimittelzielen mit fortschrittlicher Graftechnologie.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung der Gehirnvernetzung mithilfe von Strukturgleichungsmodellen.

Neue Methoden klären das Messrauschen in der Durchflusszytometrie und verbessern die Datenzuverlässigkeit.

Die Kombination von Zeitreihendaten und Störungsdaten verbessert das Verständnis von Zellnetzwerken.

Erforsche den Einfluss der ANTUR-Diät auf Gewichtsverlust und Gesundheit.

Die ADEPT-Methode verbessert die Reparatur von Herzklappen ohne Operation.

Eine Studie schlägt ein Modell vor, um Schilddrüsenknoten besser zu klassifizieren und unnötige Operationen zu reduzieren.

GameOpt innoviert das Protein-Design durch effiziente Optimierungstechniken.

Hypergraphen und Diffusionswellenlets geben tiefere Einblicke in komplexe Dateninteraktionen.

Ein neues Verfahren vereinfacht die Merkmalsauswahl in molekularen Simulationen mit Hilfe von graphbasierten neuronalen Netzen.

Erforsche die grundlegenden Konzepte der Molekularphysik und ihre praktischen Anwendungen.

Dieser Artikel untersucht, wie Turing-Muster entstehen und mit topologischer Datenanalyse analysiert werden.

Ein Überblick darüber, wie Neuronen kommunizieren und warum das wichtig für die Gehirnfunktion ist.

RL2 bietet eine zuverlässige Möglichkeit, die Qualität medizinischer Bilder mit weniger Ressourcen zu bewerten.

Zellformen geben wichtige Hinweise zur Gesundheits- und Krankheitsklassifikation.

HMR bietet verbesserte Vorhersagen für Bioprozesse, insbesondere in der Produktion von monoklonalen Antikörpern.

Das KI-Tool Diffuser verbessert die Enzymleistung effizient und zuverlässig.

LaGDif bietet einen neuen Ansatz für die inverse Faltung von Proteinen.

Ein frischer Ansatz verbessert unsere Sicht auf molekulare Interaktionen.

Lern, wie Proteine ihre Ziele in komplexen biologischen Netzwerken finden.

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.