Quantitative Biologie - Quantitative Methoden

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.

Ein neuer Ansatz verbessert Klarheit und Effizienz in der Mikroskopie-Dekonvolution.

Das VETE-Modell verbessert die Vorhersagen zur Arzneimittelreaktion in der Krebsforschung.

Ein neues Modell bietet Einblicke in das Verhalten von Tumoren und die Reaktionen auf Behandlungen.

Forschung verbessert Modelle, indem sie die Unsicherheit in universellen Differentialgleichungen angeht.

Eine neuartige Technik reduziert die manuelle Arbeit beim Segmentieren von CryoET-Bildern.

Alpha Flow-Lit verbessert die Generierung von Proteinformen und steigert Effizienz und Genauigkeit.

Neuer Algorithmus verbessert die Syntheseplanung, indem er bestimmte Ausgangsmaterialien berücksichtigt.

Diese Studie untersucht, wie virtuelles Färben bei verschiedenen Zelltypen und Bedingungen abschneidet.

Verwendung von Genexpressionsdaten, um chemische Auswirkungen auf Gesundheit und Umwelt vorherzusagen.

Forscher kombinieren strukturelle Biologie und Systembiologie, um biologische Modelle zu verbessern.

Ein neues System verbessert die Gewebeklassifikation mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

Forscher nutzen spekulatives Decoding, um die Geschwindigkeit und Effizienz bei chemischen Vorhersagen zu steigern.

Die Forschung stellt Top-ML vor, um die Vorhersage von Antikrebspeptiden mithilfe topologischer Merkmale zu verbessern.

DMRIntTk integriert DMR-Sets für klarere Einblicke in das Verhalten von Genen.

Ein Blick darauf, wie DGGs das Verständnis von dynamischen Interaktionen in Systemen verbessern.

Ein Blick auf Methoden zur Messung kollektiven Verhaltens in biologischen Systemen.

Eine Studie über KI und Optimierungsmethoden zur Schätzung von Parametern für die Zell-Differenzierung.

Die Standardisierung von Kriterien kann KI-Tools zur Erkennung von Basalzellkarzinomen verbessern.

MOLTOP bietet eine einfache Möglichkeit, molekulare Graphen effektiv zu klassifizieren.

Forscher nutzen Fugaku, um die Analyse von MRI-Daten zu beschleunigen.

Das neue Modell CFGen verbessert die synthetische Einzelzell-Datenproduktion für bessere Forschungsergebnisse.

Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um die Vorhersagen bei Kombinationen von Krebsmedikamenten zu verbessern.

Die Rolle von DNA-Sequenzen bei der Replikation in verschiedenen Lebensformen erkunden.

Radiomics hilft, die Diagnose und Behandlung von neurologischen Erkrankungen mithilfe von medizinischer Bildgebung zu verbessern.

Ein neues Modell hilft, den Bedarf an Beatmungsgeräten vorherzusagen und verbessert die Patientenversorgung auf Intensivstationen.

Forschung zeigt, wie Alzheimer die Gehirnnetzwerke und die Konnektivität beeinflusst.

Ein Blick darauf, wie Aktionssegmentierung unser Verständnis von Tierverhalten verbessert.

Analysieren, wie das öffentliche Verhalten die Zyklen von Pandemien beeinflusst.

Forschung zeigt, wie maschinelles Lernen das Verständnis der genetischen Faktoren von Schizophrenie verbessern kann.

Schwierigkeiten bei der Vorhersage des MGMT-Status mit MRT bei Gliom-Patienten erkunden.

VariantKG hilft Forschern dabei, genetische Daten zu analysieren und die Auswirkungen auf die Gesundheit zu verstehen.

Die Auswirkungen von organischem Kohlenstoff im Boden auf die Boden Gesundheit und Landwirtschaft erkunden.

Untersuchen, wie Blutplättchen interagieren und im Körper Gerinnsel bilden.

GraphAge nutzt DNA-Methylierungsdaten, um das biologische Alter genau vorherzusagen.

Neue Wege finden, um effektive Copolymere für verschiedene Anwendungen zu erstellen.

Erkunde den vierstufigen Bayesian-Workflow für verbesserte ökologische Modellierung.

Die Forschung konzentriert sich auf Pflanzenmerkmale mit fortschrittlicher Bildgebung und Maschinellen Lerntechniken.