Biología - Bioinformática

Un nuevo método mejora el estudio de haplotipos de ADN para obtener mejores conocimientos genéticos.

PTFSpot ofrece un enfoque nuevo para estudiar la regulación genética en las plantas.

Explorando el potencial de los miARN exosomales en el diagnóstico de enfermedades.

Esta investigación explora el papel del aprendizaje profundo en la predicción de la retención de intrones y el estado de la cromatina.

sORFdb ilumina sobre proteínas pequeñas pasadas por alto en bacterias.

Φ-Space ofrece nuevos métodos para entender los tipos y estados de las células.

MargheRita simplifica la identificación y análisis de metabolitos en la investigación.

El modelo PathoLM mejora la precisión para identificar patógenos dañinos usando técnicas avanzadas.

CRISPRware mejora el diseño de bibliotecas de gRNA para estudios genéticos más eficientes.

Nuevas ideas sobre las mutaciones de miRNA y sus vínculos con condiciones de salud.

Un estudio revela los papeles clave de los receptores de angiotensina en enfermedades pulmonares y el envejecimiento.

Nuevas herramientas permiten un mejor análisis de los microentornos tisulares en estudios de cáncer.

Explora cómo las elecciones de conjuntos de datos afectan los modelos de aprendizaje automático que predicen la unión de anticuerpos.

CELLULAR simplifica la representación de tipos celulares usando técnicas avanzadas de informática.

Un estudio sobre las formas de los anillos asociados con proteínas y su fiabilidad.

Los G-cuádruplexes juegan un papel importante en el control de la expresión génica y la estructura de la cromatina.

AlphaFold2 revoluciona la predicción de las formas de las proteínas usando deep learning.

Los investigadores desarrollan un paquete de software para simplificar el análisis de señalización celular.

ClearFinder simplifica el análisis de datos de imágenes cerebrales para investigadores.

MACAW ayuda a mejorar la precisión en los modelos metabólicos al identificar y corregir errores.

PIE simplifica datos biológicos complejos para tener insights más claros.

Explorando la importancia y los desafíos de las interacciones entre RNA y proteínas en los procesos biológicos.

BacSC simplifica el análisis de datos de scRNA-seq bacterianos, mejorando la comprensión del comportamiento microbiano.

Una nueva biblioteca ayuda a comparar representaciones de datos biológicos.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de las células T para obtener información sobre enfermedades.

GeneRAG mejora la precisión de los modelos de lenguaje en tareas relacionadas con genes.

Presentamos BioRSP para estudios detallados de expresión génica espacial.

La IA mejora la precisión en la clasificación de tumores usando escaneos de MRI y técnicas de aprendizaje por transferencia.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las predicciones para las interacciones entre anticuerpos y antígenos.

Investigadores mejoran modelos para analizar la expresión genética y aprender atributos biológicos.

PhyloFusion mejora las redes filogenéticas al manejar datos incompletos de manera efectiva.

Un estudio sobre cómo hacer que las imágenes científicas sean accesibles para quienes tienen deficiencia en la visión del color.

MuCST ofrece nuevas perspectivas sobre el comportamiento celular y la estructura de los tejidos.

Un estudio revela que los cambios en las bacterias del intestino están relacionados con la gravedad del COVID-19.

La IA está cambiando cómo se descubren los nuevos medicamentos, centrándose en tratamientos para el cáncer.

Una nueva herramienta que combina coexpresión y enriquecimiento funcional para obtener información sobre genes.

Este estudio revela cómo las diferencias genéticas en los microbios intestinales se relacionan con la salud.

Los MAVEs proporcionan datos funcionales vitales para clasificar variantes genéticas.

HIPI predice niveles de proteínas a partir de imágenes H&E, ayudando en el diagnóstico del cáncer.

CC-Tempo mejora las predicciones de destinos celulares a través de la expresión génica y la comunicación.