Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

Die Erforschung der Rolle von Reaktions-Diffusionsmodellen in verschiedenen Bereichen.

Forschung zeigt, dass RNA-Fehlfaltung bei niedrigen Temperaturen ihre Funktion beeinträchtigt.

UPINN verbessert unsere Fähigkeit, die Wirkungen von Chemotherapie-Medikamenten zu modellieren und vorherzusagen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen in der Arzneimittelforschung und Materialwissenschaft.

Studie zeigt, dass die Bildregistrierung die Ausrichtung verbessert, aber nicht die diagnostische Leistung.

KI hilft dabei, Medikamente zur Behandlung von hirnbezogenen Erkrankungen zu entwickeln, indem sie die Blut-Hirn-Schranke überwindet.

Der Druck im Reservoir der Arterien spielt eine entscheidende Rolle für die Herzgesundheit.

ScaleFold reduziert die Trainingszeit für Protein-Faltungsmodelle drastisch.

Ein neues Tool verbessert das Tracking von Mikrotubuli in Zellstudien.

Die Studie hebt die Schwierigkeiten hervor, Unterschiede im Gehirn zu finden, die mit der Autismus-Spektrum-Störung verbunden sind.

Dendritische Dornen sind entscheidend dafür, wie unser Gehirn lernt und sich Informationen merkt.

Die Forschung konzentriert sich darauf, schädliche Wellenmuster in biologischen Systemen zu stoppen.

ApisTox bietet wichtige Einblicke in die Auswirkungen von Pestiziden auf Honigbienen.

Ein innovatives Modell zeigt, wie Vögel zusammen in Schwärmen fliegen.

Eine Methode zur Identifizierung relevanter Merkmale in Datenuntergruppen.

CACTUS kombiniert LLMs und Cheminformatik, um bei der Medikamentenentwicklung und Molekularanalyse zu helfen.

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.