Neuste Artikel für Computational Biology

Neue Methoden verbessern die Suche nach Proteinsimilaritäten auf der Domänenebene.

Auto-ParAdvisor verbessert die Genauigkeit der RNA-seq Transkriptassemblierung durch massgeschneiderte Parameterwahl.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Zellsegmentierung in Mikroskopbildern für die biologische Forschung.

Eine neue Methode verbessert den Bau von evolutionären Bäumen mit Deep Learning.

Neue Tools verbessern die Effizienz beim Indizieren und Suchen von genomischen Daten.

BALM nutzt maschinelles Lernen, um die Genauigkeit bei der Medikamentenentwicklung zu verbessern.

Eine Methode, um verrauschte Graphen zu bereinigen und die Leistung von GNNs zu verbessern.

Forschung hebt hervor, dass die Aminosäurezusammensetzung entscheidend ist, um die Funktion von Proteinen zu verstehen.

GreedyMini verbessert die Datenverarbeitung in der Genforschung, indem es die Auswahl von Minimierern optimiert.

Neue GPU-Methoden beschleunigen die Pangenom-Analyse und verbessern die genetische Forschung.

Zellen reagieren auf Veränderungen mit Transkriptionsfaktoren fürs Überleben.

Neue Methoden verbessern die Zeitvorhersagen bei biochemischen Reaktionen.

Neue Techniken steigern die Effizienz bei der Organisation komplexer biologischer Daten.

MultiCOAP verbessert die Analyse von Zähldaten aus mehreren Studien, indem es Komplexität und Überdispersion angeht.

moPepGen verbessert die Protein­detektion aus genetischen Variationen und eröffnet neue Forschungs­möglichkeiten.

Dieser Artikel untersucht Watson-Crick-Automaten und ihre Rolle bei der Analyse von zirkulären DNA-Strukturen.

K-mers machen den Vergleich von DNA-Sequenzen einfacher und steigern die Effizienz in der Bioinformatik.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz bei der Erkennung und Analyse von RNA-Motiven.

Neue neuronale Netze verbessern die Analyse von komplexen, gerichteten Datenbeziehungen.

Die Komplexität von Genomumstellungen und die Bedeutung von Mediananordnungen erkunden.

Lern, wie Deep Learning unser Verständnis von Proteinverhalten verändert.

Lern, wie du DNA-Sequenzen effektiv mit k-Mers und Shannon-Entropie analysierst.

Ein neues Modell verbessert die Proteinanalysen, indem es strukturelle Informationen effektiv erfasst.

StrainPGC verbessert das Verständnis von mikrobiellen Stämmen und ihren Auswirkungen auf die Gesundheit.

Ein Blick darauf, wie konforme Vorhersage die Unsicherheitsquantifizierung in der Biologie verbessert.

GIFFLAR verbessert die Vorhersagen von Glykaneigenschaften mit Hilfe von Graph-Neuronalen-Netzwerken.

Die Rolle von 3-Sunlets in der phylogenetischen Analyse und dem Genaustausch erkunden.

Neue Methoden verbessern unser Verständnis von Genexpression in Gesundheit und Krankheit.

Ein Blick darauf, wie Chimaera hilft, DNA-Strukturen vorherzusagen und warum das wichtig ist.

Wissenschaftler nutzen boolesche Modelle, um komplexe biologische Interaktionen zu verstehen und Vorhersagen zu treffen.

Neue Techniken verbessern die Speicherung und Suche von genomischen k-mer-Daten.

Ein neues Tool sagt Wasserinteraktionen rund um Proteine voraus, um die Medikamentenentwicklung zu verbessern.

ZiPo bietet eine frische Methode zur Analyse der Genexpression in Einzelzellstudien.

LaGDif bietet einen neuen Ansatz für die inverse Faltung von Proteinen.

SCOTCH verbessert unser Verständnis von Genexpression und Isoformvariation in einzelnen Zellen.

Erforsch, wie Genom-Neuanordnungen Evolution, Krankheiten und Genfunktionen beeinflussen.

Forscher verbessern das Training von Proteinmodellen mit vielfältigen Daten und effizienten Methoden.

Ein Framework, das die dynamische Programmierung in der Bioinformatik beschleunigt und die Forschung effizienter macht.

RNAmigos2 vereinfacht die Entdeckung von RNA-targetierten Medikamenten und verbessert die Vorhersagen zur Bindung von Verbindungen.

DockFormer verbessert die Vorhersagen, wie Proteine und kleine Moleküle interagieren.