Neuste Artikel für Biomedizinische Forschung

Kontraktile Injektionssysteme spielen eine wichtige Rolle bei Virusinfektionen.

Ein zweistufiger Testansatz vereinfacht die Interaktionen zwischen verschiedenen genetischen Variablen.

HeCiX-KG kombiniert Daten aus klinischen Studien mit biologischen Erkenntnissen für eine bessere Arzneimittelentwicklung.

Erforsche die Rolle des Exocyst in der Materialtransport innerhalb von Tierzellen.

HiFIT verbessert Vorhersagen aus hochdimensionalen Omics-Daten für ein besseres Verständnis von Krankheiten.

Untersuchung der Rolle von Biofilmen bei Salmonella Typhi-Infektionen und Auswirkungen auf die Behandlung.

Neue Methode entnimmt Schleim aus der Schweinetrachea zur Untersuchung von Lungenerkrankungen.

Forschung zeigt neue Methoden, um Stressgranula in Zellen während Stressreaktionen zu untersuchen.

Eine Studie darüber, wie SLC-Transporter interagieren und welche Auswirkungen das auf zelluläre Funktionen hat.

Neue Werkzeuge verbessern das Verständnis der Genaktivität in Geweben.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen für die Forschung zur Immunantwort.

Neue Werkzeuge verbessern das Studium der Genexpression in der RNA-Sequenzierung.

Forschung nutzt Optimierung und Maschinenlernen, um Atemwegsinfektionen durch Francisella tularensis zu analysieren.

Neue Methoden verbessern die semantische Segmentierung, indem sie die Beziehungen zwischen den Klassen berücksichtigen.

Neue Methoden kombinieren Genaktivität und Gewebestruktur für bessere Einblicke in Krankheiten.

Studie verfeinert Methoden zur Peptidmessung und -abbau in biologischen Proben.

Forschung zeigt die beste Sequenzierungstiefe, um alternatives Spleissen in menschlichen Geweben zu erkennen.

Eine neuartige Methode verbessert die Vorhersage von Medikamenten-Ziel-Interaktionen mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Forschung zeigt, wie wichtig astrozytische Netzwerke für die Gehirnaktivität und Kommunikation sind.

KinPFN nutzt Deep Learning, um die RNA-Faltung schnell zu analysieren.

Cytomarker verbindet menschliches Know-how mit Computeranalysen, um Antikörper-Panels zu entwerfen.

Einführung von Intervallannahmen zur Verbesserung der biologischen Datenanalyse.

RNAinformer revolutioniert das RNA-Design, indem es genaue Sequenzvorhersagen für komplexe Strukturen ermöglicht.

Path-LLM bietet neue Möglichkeiten, sinnvolle Graph-Embeddings für verschiedene Anwendungen zu erstellen.

Diese Studie entwickelt Organoid-Modelle, um die Funktion des Schweinedarms besser zu verstehen.

Untersuchen, wie Zellen auf mechanische Signale für verschiedene biologische Prozesse reagieren.

Neue Methoden verbessern die Gruppierung von Patienten für personalisierte Krebstherapien.

Neue Techniken erforschen, um die Fluidbewegung in porösen Materialien zu untersuchen.

Forschung untersucht Mausmodelle, um Alzheimer besser zu verstehen und mögliche Behandlungen zu finden.

Diese Studie untersucht, wie Proteine mit Zellmembranen interagieren und sich darin positionieren.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten.

Neue Modelle verbessern die Genauigkeit der Arzneimittelforschung und verringern die Abhängigkeit von Tierversuchen.

MGPfact verbessert das Verständnis von Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten.

Ein flexibler Ansatz, um mit fehlenden Daten in integrierter Forschung umzugehen.

Bewertung von LLMs für medizinische Klassifikation und Entitätenerkennung.

Neue Maskierungsstrategien verbessern das Antikörperlernen und die Vorhersagegenauigkeit.

Ein frischer Blick auf die TCR-Spezifität stellt ältere Methoden in Frage.

Ein neues Framework vereinfacht die Integration von Metadaten in Mikrobiomstudien.

Ein Blick darauf, wie Mikrobläschen die Ultraschallbildqualität verbessern.

Wir stellen LEGEND vor, eine Methode zur Analyse der Genexpression in verschiedenen Zelltypen und Geweben.