Últimos artículos para Secuenciación de ARN de célula única

La investigación revela el complejo ciclo de vida del parásito que causa la enfermedad de Chagas.

Un nuevo marco evalúa modelos de IA que predicen reacciones celulares a cambios.

El nuevo modelo CFGen mejora la generación de datos sintéticos de células individuales para obtener mejores ideas en la investigación.

Decima mejora las predicciones de la expresión genética a partir de secuencias de ADN en varias condiciones.

Explorando cómo las células del corazón deciden crecer o morir bajo estrés.

Cytomarker combina la experiencia humana y el análisis por computadora para diseñar paneles de anticuerpos.

Nuevos modelos mejoran la comprensión de la actividad genética y la clasificación celular.

Este enfoque usa ontología celular para mejorar el análisis de datos de RNA-seq de células individuales.

Presentamos LEGEND, un método para analizar la expresión génica en diferentes tipos de células y tejidos.

Examinando interacciones genéticas a través de métodos innovadores de secuenciación de ARN de una sola célula.

La investigación revela diferencias relacionadas con la edad en el tratamiento de la leucemia mieloide aguda.

Beaver ayuda a los científicos a descifrar las funciones de los genes con más precisión.

Nuevas técnicas mejoran la efectividad de la terapia con células T CAR contra el cáncer.

Combinar transporte óptimo y modelos estructurales mejora la interpretación de datos de células individuales.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las interacciones genéticas en células individuales.

PaSCient mejora la comprensión de enfermedades al analizar los datos de células de pacientes individuales.

Los investigadores desarrollan un método más rápido para predecir cómo reaccionan las células a los tratamientos.

ZiPo ofrece un método nuevo para analizar la expresión génica en estudios de células individuales.

Una nueva herramienta mejora la comprensión del papel de las mitocondrias en las enfermedades.

scRegNet combina modelos para mejorar las predicciones de interacciones genéticas.

scVital conecta datos de cáncer de ratón y humano para obtener mejores ideas sobre tratamientos.

CORTADO ayuda a los científicos a identificar con precisión marcadores celulares únicos para entender mejor.

p-ClustVal mejora los métodos de agrupamiento para analizar datos biológicos complejos.

Investigadores descubren nuevos hallazgos en el tratamiento del cáncer de próstata y el comportamiento celular.

Un nuevo marco mejora las predicciones en el descubrimiento de fármacos al analizar las respuestas celulares.

Nuevos métodos mejoran el análisis de secuenciación de ARN y la comprensión del comportamiento celular.