Neuste Artikel für Computational Biology

Neue Techniken verbessern die Identifikation von Arzneimittelkandidaten, indem sie die Flexibilität von Proteinen erfassen.

Unico verbessert die Analyse von komplexen genomischen Daten mit einem flexiblen Ansatz.

K-mer-Methoden spielen eine wichtige Rolle in genomischen Studien und Datenanalysen.

Ein neuer Ansatz zur Graphklassifikation mit spektralen Merkmalen verbessert die Genauigkeit und vereinfacht die Analyse.

Diese Studie bewertet Methoden zur Schätzung von Zelltypanteilen in RNA-seq-Daten.

RNA-Velocity hilft dabei zu verstehen, wie sich Zellen entwickeln, indem man die Genexpression analysiert.

Erkunde die Komplexität evolutionärer Beziehungen durch phylogenetische Netzwerke.

Forscher haben ein hybrides Computermodell entwickelt, um die Reaktionen von Tumoren auf Medikamente zu untersuchen.

Eine Studie zeigt wichtige Unterschiede in den Analysewerkzeugen für scRNA-seq-Daten.

Eine Methode, die Netzwerke mit linearer Regression kombiniert, verbessert die Vorhersagen in komplexen Datensätzen.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Genbäumen durch tropische Geometrie.

Neue Graphstrukturen verbessern das Studium der genomischen Vielfalt und die Datenverarbeitung.

Forschung zeigt, wie Enhancer-Codes die Zellidentitäten über Arten hinweg gestalten.

ModDotPlot verbessert das Studium komplexer DNA-Sequenzen mit Schnelligkeit und Genauigkeit.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen, wie Medikamente mit Zielen interagieren, und spart Zeit und Ressourcen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von der Medikamentenbindung und Wirksamkeit.

Eine neue Methode verbessert die Erkenntnisse aus komplexen biologischen Datensätzen.

GPSE verbessert die Leistung von Graphmodellen durch verbesserte Kodierungen und Wissensübertragung.

Ein neues Modell verbessert die Generierung von Proteinsequenzen durch graphbasierte Ansätze.

Ein neuartiges Modell verbessert die Proteinanalysen für eine bessere Arzneimittelentwicklung.

Ein tiefer Blick auf Proteine, ihre Struktur und Bedeutung in der Wissenschaft.

Erforsche, wie Molekulardynamik-Simulationen das Verhalten und die Interaktionen von Proteinen aufdecken.

Die Forschung konzentriert sich auf Methoden zur Vorhersage von Proteinstrukturen aus Aminosäuresequenzen.

Ein Überblick über Proteinstrukturen und ihre Bedeutung in der Biologie.

Diese Forschung verbessert die Schätzmethoden zum Verstehen komplexer Netzwerke.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage fehlender genetischer Informationen.

Forscher verbessern das Verständnis von Proteinen mit einem neuen Simulationsmodell.

Ein neues Tool verbessert die Einzelzellanalyse und senkt gleichzeitig die Kosten für Forscher.

Forscher entwickeln libLEARNA, um die Erstellung von Riboswitches mithilfe von computergestützten Methoden zu verbessern.

regulAS vereinfacht die Analyse von Genexpressionsdaten für Forscher.

Forscher verbessern computergestützte Modelle des Immunsystems mithilfe von gewichteten endlichen Automaten.

Forscher bringen Bewertungen ein, um die Qualität von Einbettungen genomischer Regionen zu beurteilen.

Eine schnellere und genauere Methode zur Analyse von Artenbeziehungen mit DNA-Sequenzierung.

Ein neues Modell verändert das Design des Protein-Rückgrats für eine bessere Strukturgenerierung.

Ein neuer Ansatz steigert die Effizienz und Genauigkeit beim Zählen von Teilgraphen deutlich.

AF_unmasked verbessert die Proteinstrukturvorhersagen, indem es Vorlagen und experimentelle Daten integriert.

Eine Studie zeigt, wie die Länge und Anzahl von Introns die Vorhersagen von Spleissstellen in Arabidopsis beeinflussen.

Forschung entdeckt Geninteraktionen, die HIV-Behandlungsstrategien verbessern könnten.

Lokale Docking-Methoden verbessern die Proteinstrukturmodellierung in Kryo-EM-Studien.

CellWalker2 verbessert die Analyse und Kennzeichnung von Einzelzell-Daten erheblich.