Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

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.

InvMSAFold generiert vielfältige Proteinsequenzen und bewahrt dabei die strukturelle Integrität.

Ein neues Modell verbessert die Effizienz und Genauigkeit beim Design von therapeutischen Antikörpern.

Entdecke, wie KMC dabei hilft, die Bewegung von Partikeln in biologischen Systemen zu analysieren.

Neues Modell kombiniert Gehirnscans und genetische Daten für die Alzheimer-Diagnose.

Die Rolle der Technologie bei der Verbesserung der Effizienz und des Wohlbefindens in der Fischzucht erkunden.

Diese Forschung untersucht, wie man neuronale Aktivitäten mit fortschrittlichen Steuerungsmethoden managen kann.

Neue Methoden verbessern das molekulare Design, indem sie die Vorhersageunsicherheit messen.

Neues KI-Modell verbessert Tumorsegmentierung und Diagnose bei Lungenkrebs.

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.