Neuste Artikel für Biomedizinische Forschung

Multi-Peptide kombiniert Datenmodelle, um die Vorhersagen zum Verhalten von Peptiden zu verbessern.

Forschung hebt Zebrafische hervor, um die Interaktionen von Gehirnzellen und das Potenzial zur Regeneration zu untersuchen.

Russische Forscher haben ein neues Standardgenom des Menschen mit Hochdurchsatz-Sequenzierung erstellt.

Forschung verbessert unser Verständnis von SLC-Transportern und deren Rolle für die Gesundheit.

Grosse Sprachmodelle helfen Forschern dabei, innovative biomedizinische Hypothesen zu entwickeln.

Miniatur hilft dabei, klare Miniaturansichten für multiplexierte Gewebebilder zu erstellen, was die Forschung unterstützt.

Eine neue Technik ermöglicht detaillierte Bilder ohne komplizierte Setups.

Untersuchen, wie infizierte Zellen auf verschiedene Todesmechanismen reagieren.

Diese Studie untersucht, wie genetische Veränderungen in STAT1 die Immunfunktion beeinflussen.

Forschung zeigt, wie die Mechanik von Herzmuskelzellen Schäden am Zellkern beeinflusst.

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.