Neuste Artikel für Biomedizinische Forschung

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.

Ein neues Modell generiert synthetische Signale für eine bessere Analyse von Gesundheitsdaten.

Ein neuer Ansatz zur Clusterbildung von biomedizinischen Artikeln mithilfe des rekursiven Max-Cut-Algorithmus.

MIROSLAV bietet einen innovativen Ansatz, um das Tierverhalten und die zirkadianen Rhythmen zu untersuchen.

Wir stellen verbesserte Cluster-Methoden vor, um medizinische Artikel effizient zu organisieren.

Dieser Artikel behandelt Fortschritte in der Röntgen-Nano-Computertomographie für die biomedizinische Forschung.

Kurze lineare Motive sind wichtige Akteure in der Zellkommunikation und Proteininteraktionen.

Ein neuer Ansatz, um biomedizinische Datensätze effizient und genau zu kennzeichnen.

Nanopore-Technologie verbessert die Peptidklassifikation mit elektrischen Signalen und maschinellem Lernen.

Lipide sind wichtig für die Zellfunktion und Gesundheit, und laufende Forschung zeigt, wie wichtig sie sind.

Erforsche die wichtigen Rollen von Caveolinen in verschiedenen Organismen.

Ein neues Motor-Design verbessert die Präzision bei MRT-geführten Operationen.

Erforschen, wie die Struktur von Graphen Vorhersagen in biomedizinischen Wissensgraphen beeinflusst.

Forscher nutzen Halbach-Arrays, um das Verhalten von Herz-Zellen mit Magnetfeldern zu beeinflussen.

MethylGPT verbessert die Analyse der DNA-Methylierung und hilft bei der Vorhersage von Krankheiten und der Gesundheitsüberwachung.

Forschung untersucht, wie winzige Roboter den Sauerstoffgehalt im Blut beeinflussen.

G-Quadruplexe beeinflussen die Genkontrolle und haben Verbindungen zu Krankheiten.

Neues Modell verbessert die Vorhersagen von Leit-RNAs für CRISPR-Anwendungen.

Neue auf Hefe basierende Impfstoffe zeigen vielversprechende Ansätze für eine sicherere Polio-Prävention.

Neue Forschung bringt Licht ins Dunkel über gezielte Zelltherapien gegen Krankheiten.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Identifizierung von Wirkstoffzielen für bessere Behandlungen.

AlphaProteo nutzt maschinelles Lernen, um effektive Protein-bindende Proteine für die Forschung und Medizin zu entwerfen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Epithelzellen sich unter Druck verhalten.

Lern, wie alternatives Spleissen Proteine und Genvorhersagen beeinflusst.

Forschung zeigt, wie RyR-Cluster die Herzrhythmen beeinflussen.

Neue Methoden verbessern die RNA-Sequenzgenerierung und -optimierung und haben Auswirkungen auf die Genregulation.

UVAE geht die Herausforderungen in der Flusszytometrie-Datenanalyse effektiv an.

KI verändert, wie Forscher virtuelle Zellen erstellen, um biologische Prozesse zu untersuchen.

DBiTplus kombiniert RNA- und Proteinanalysen für bessere Einblicke in Zellen.

Maschinelles Lernen nutzen, um elektrische Signale im Herzen zu modellieren.

TDC-2 verbessert die Forschung in der Arzneimittelentwicklung durch besseren Datenzugang und multimodale Modelle.