Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

Fortschritte beim Entschlüsseln, wie Leute sich auf Geräusche konzentrieren, mithilfe von Gehirnaktivität.

Eine neue Deep-Learning-Methode verbessert 3D-Modelle aus Kryo-EM-Bildern.

Die Revolutionierung der Forschung zur Tierkommunikation mit innovativer Audio- und Sprachintegration.

UQSA hilft Forschern, Unsicherheiten in biologischen Modellen zu quantifizieren und die Sensitivität zu analysieren.

Die Bewertung der Effektivität von Deep Learning in der Genauigkeit und Plausibilität von molekularer Docking.

Studie zeigt, wie sich Proteinstrukturen und -sequenzen im Laufe der Zeit entwickeln.

Forschung verbessert die Genauigkeit der Anfallsvorhersage durch EEG-Analyse und Merkmalsauswahl.

Ein vereinfachter Ansatz zur Schätzung der Krankheitsprävalenz mithilfe von Gruppen- und Einzeltests.

Daten und maschinelles Lernen nutzen, um strukturelle Veränderungen in Biologie und Ingenieurwesen vorherzusagen.

Die Untersuchung, wie Fische mit künstlichen Ködern interagieren, zeigt Lücken in der Nachahmung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagegenauigkeit bei der Arzneimittelentdeckung mit Bioaktivitätsdaten.

Dieses Verfahren verbessert die Erkennung von Gehirnerkrankungen und schützt dabei die Patientendaten.

Maschinenlernmodelle können die Medikamentendosierung anpassen, um bessere Transplantationsergebnisse zu erzielen.

Eine neue Methode verbessert kontinuierliche Modelle mit diskreten Simulationsdaten in der biologischen Forschung.

Eine Methode, um zu untersuchen, wie Tiere ihre Wege und Lebensräume auswählen.

Eine neue Methode sagt das Hirnalter auf Voxel-Ebene voraus, um bessere Einblicke zu bekommen.

Ein Machine-Learning-Tool bewertet das Risiko für Lungenkrebs innerhalb von fünf Jahren.

Innovative Methoden zielen darauf ab, die Genauigkeit und Effizienz der Leberkrebsbildgebung zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Bacillus subtilis sich durch Bewegung und Biofilmbildung anpasst.

COBRA verbessert die Überlebensanalyse durch eine verbesserte Variablenauswahl und Modellintegration.

Eine neue Methode verbessert die Gewebeidentifikation in Biopsie-Schnitten, indem sie Artefakte entfernt.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersage von Wechselwirkungen zwischen Medikamenten bei Patienten, die mehrere Medikamente einnehmen.

Ein komplettes Handbuch zum Erstellen von Artikeln mit einer Journalvorlage.

Diese Forschung verbessert Methoden zur Identifizierung von Parametern in Modellen mit gewöhnlichen Differentialgleichungen.

Untersuchen, wie das Zytoskelett auf Stress in Zellen reagiert.

Ein neuer Ansatz hilft zu verstehen, wie Lebewesen über die Zeit interagieren.

DCAlign verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der genetischen Sequenzanpassung mit Hilfe von Direkter Kopplungsanalyse.

Eine neue Methode verbessert Vorhersagen mit einem hierarchischen Grammatiksystem.

Forschung zeigt, wie Obstfliegen sich über Tage verhalten und verbindet Alterung mit der Umgebung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Qualität von rauschenden biomedizinischen Labels.

Ein neues Verfahren verbessert, wie Modelle Gewebeproben bei der Krebsentdeckung interpretieren.

Vis-SPLIT hilft bei der effektiven Analyse von RNA-Seq-Daten für die Krebsforschung.

Ein neuer Ansatz verbessert molekulare Vorhersagen, indem er sich auf Motif-Verbindungen konzentriert.

Harissa simuliert Genregulationsnetzwerke und analysiert burstartige Genexpression.

Echtzeitverarbeitung bei Nanoporen-Sequenzierung verbessert die Genauigkeit und senkt die Kosten.

ODIN bietet einen neuen Ansatz, um zu analysieren, wie das Gehirn Informationen effizient verarbeitet.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um natürliche Muster in der Chemie besser zu verstehen und nachzubilden.

Erforschen, wie Stammzellen sich in verschiedene Zelltypen verwandeln und warum das wichtig ist.

SHIELD kombiniert genetische Analysen mit Datenschutzmassnahmen für sichere Forschungen.

Entdecke, wie mathematische Modelle uns helfen, das Verhalten von Stammzellen und Heilung zu verstehen.