Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

Neue Methode verbessert die Bildanalyse für die Krebsforschung.

Dieser Artikel untersucht, wie mathematische Modelle helfen, Krankheitsausbrüche vorherzusagen.

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.

Wir stellen Prompt-DDG vor, um das Verständnis der Auswirkungen von Proteinmutationen zu verbessern.

Forschung zeigt komplexe Wechselwirkungen zwischen gesunden und giftigen Prionen in Hirnerkrankungen.

MAGE vorstellen: ein innovativer Ansatz, um Graph Neural Networks in der Chemie zu erklären.

SMART hilft Wissenschaftlern, zelluläre Signalprozesse zu simulieren und zu verstehen.

Neues Modell verbessert die Vorhersagegenauigkeit für hydrophobe Bereiche in Proteinen.

Neue Techniken in der KI verbessern die Vorhersage und das Design von Proteinstrukturen.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagen von molekularen Eigenschaften mit wenig Daten.

Ein frischer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Diagnose von Blasenkrebs.

Dieser Artikel bespricht Methoden zur Sensitivitätsanalyse in biologischen Modellen.

Entdecke, wie larvale Zebrafische ihr Schwimmen an ihre Umgebung anpassen.

Forschung hebt die Rolle von Diffusionsmodellen hervor, um die Genauigkeit der Retrosynthese zu verbessern.

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

Eine neue Methode verbessert die Proteinfunktionen für die Industrie und die Medizin.

Die Rolle von Diffusionsmodellen bei der Vorhersage und dem Design biomolekularer Strukturen erkunden.

ADEP hat das Ziel, die Sicherheit zu verbessern, indem es unerwünschte Wirkungen von mehreren Medikamenten vorhersagt.

Ein Blick darauf, wie Organismen sich anpassen, indem sie Optimalitätsprinzipien nutzen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von 3D-Rekonstruktionen in der Kryo-Elektronenmikroskopie.

FusionDTI verbessert die Vorhersagen von Arzneimittel-Ziel-Interaktionen für eine verbesserte Arzneimittelentwicklung.

Ein Vergleich verschiedener Strategien für die Arzneimittelentwicklung und deren Leistung.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die PROTAC-Effektivität in der Arzneimittelentwicklung vorhersagt.

Die TACI-Methode verbessert das Verständnis von dynamischen kausalen Beziehungen in verschiedenen Bereichen.

Ein neuer Datensatz und ein Benchmark verbessern die Analyse von Proteinsequenzen mit KI.

Ein neues Modell verbessert das Antikörperdesign, indem es generative Techniken und Physik kombiniert.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Analyse von Kalziumbilddaten in Echtzeit.

Die COMPASS-Methode geht Probleme mit Lärm im molekularen Docking an und verbessert die Medikamentenentwicklung.

Wir stellen CrEIMBO vor, eine Methode, um neuronale Interaktionen aus Gehirnaufzeichnungen besser zu verstehen.

Lerne, wie strukturierte Modelle helfen, die Beziehungen zwischen Organismen und die Dynamik von Krankheiten zu untersuchen.

NovoBench bietet einen strukturierten Rahmen zur Bewertung von Peptidsequenzierungsmethoden.

Ein Blick darauf, wie die Frequenzantwort hilft, biochemische Netzwerke zu studieren.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis der Wirkung von Medikamenten auf Zellen.