Biología Cuantitativa

Este estudio evalúa GNNs avanzadas para generar grafos moleculares de manera más efectiva.

Un enfoque nuevo mejora la precisión de la predicción en el descubrimiento de fármacos usando datos de bioactividad.

Investigadores desarrollaron un método para crear moléculas 3D diversas usando formas existentes.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de las formas moleculares al considerar las fuerzas sobre los átomos.

StructRecon integra datos moleculares para obtener insights de investigación más claros.

DCAlign mejora la velocidad y precisión del alineamiento de secuencias genéticas usando Análisis de Acoplamiento Directo.

Los investigadores usan técnicas de IA para predecir las funciones de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos.

Examinando cómo los polímeros que colapsan se relacionan con fenómenos de atascamiento en los materiales.

Una mirada a cómo Bacillus subtilis se adapta a través de la motilidad y la formación de biopelículas.

La inestabilidad de Turing por sí sola no garantiza patrones duraderos en sistemas biológicos.

La investigación conecta modelos discretos y continuos para estudiar los patrones de células pigmentarias en peces cebra.

Este estudio investiga cómo se mueven las bacterias según factores ambientales usando datos experimentales.

Un estudio revela cómo la levadura influye en el movimiento y crecimiento de las bacterias en superficies.

Explorando cómo las células madre se convierten en diferentes tipos de células y su importancia.

Un nuevo modelo revela información sobre cómo las células migran en respuesta al flujo de fluidos.

Investigando cómo el comportamiento de las células afecta la migración y la interacción con la matriz extracelular.

Un nuevo método mejora la precisión al analizar secuencias biológicas ruidosas.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de las etiquetas biomédicas ruidosas.

El procesamiento en tiempo real en la secuenciación de nanopores mejora la precisión y reduce costos.

Nuevas medidas dan información sobre grafos dirigidos en sistemas biológicos.

Nuevos métodos mejoran la precisión al emparejar secuencias de ADN con genomas de referencia.

Los investigadores mejoran la eficiencia del mapeo de lecturas usando algoritmos y hardware innovadores.

Este estudio revisa las vulnerabilidades en modelos de IA utilizados para aplicaciones genómicas.

TEPI mejora la clasificación del genoma usando imágenes y técnicas que tienen en cuenta la taxonomía.

Usando datos y aprendizaje automático para predecir cambios estructurales en biología e ingeniería.

Un enfoque nuevo mejora la precisión de la predicción en el descubrimiento de fármacos usando datos de bioactividad.

Este método mejora la detección de trastornos cerebrales mientras mantiene segura la información del paciente.

Los modelos de aprendizaje automático pueden ajustar las dosis de medicamentos para mejores resultados en trasplantes.

Un nuevo método mejora los modelos continuos utilizando datos de simulación discreta en la investigación biológica.

Un método para estudiar cómo los animales eligen sus caminos y hábitats.

Un nuevo método predice la edad cerebral a nivel de voxel para obtener mejores perspectivas.

Una herramienta de aprendizaje automático evalúa el riesgo de cáncer de pulmón en cinco años.

Explora la dinámica y la importancia de las redes oscilatorias en varios campos.

Nuevo modelo revela cómo los mapas cognitivos trabajan juntos en el cerebro.

Un estudio revela tendencias importantes sobre cómo crecen y se conectan los cerebros de los bebés.

Los investigadores estudian los estados del cerebro usando fMRI y técnicas de EEG.

Un estudio sobre cómo las RNN aprenden y adaptan sus clasificaciones de objetos.

Examinando cómo las neuronas coordinan patrones de disparo dispersos en las redes cerebrales.

Este modelo mejora cómo las neuronas se adaptan a los cambios en la información sensorial.

Examinando cómo las redes neuronales representan imágenes en movimiento, parecido a cómo lo hace el cerebro humano.

Una mirada a cómo los organismos vivos procesan información y responden a su entorno.

Una mirada al modelo de FitzHugh-Nagumo y su relevancia en varios campos.

Métodos innovadores podrían cambiar la forma en que analizamos y aplicamos datos biológicos.

Analizando la dinámica de la estructura del ARN para una mejor comprensión biológica.

Un estudio examina la efectividad de ChatGPT para explicar informes complejos sobre cáncer a los pacientes.

Este artículo examina la relación entre las redes de Petri y las EDO en estudios epidemiológicos.

Una mirada a cómo los modelos biológicos trabajan juntos para revelar las interacciones del sistema.

Dareplane ofrece soluciones para experimentos efectivos de estimulación profunda adaptativa del cerebro.

Un nuevo método mejora el análisis de sistemas complejos al centrarse en los clústeres.

Un estudio revela cómo las fluctuaciones en las tasas de infección afectan el tamaño de los brotes.

Analizar la dinámica del Covid-19 ofrece ideas valiosas para futuras crisis de salud.

Explorando cómo la variabilidad en la descendencia impacta los procesos evolutivos.

Analizar los bordes largos en los árboles de Galton-Watson revela dinámicas poblacionales clave.

Explorando los retos de controlar la malaria por P. vivax y el papel de los modelos.

Una mirada a cómo se propagan los incendios forestales y su impacto en el medio ambiente.

Examinando cómo las zonas de anomalía afectan los árboles genealógicos y las relaciones entre especies.

Una mirada a cómo se forman los bloques de partículas y cómo impactan en la función celular.

Investigando cómo el citoesqueleto responde al estrés en las células.

Este estudio analiza cómo ocurren eventos raros en sistemas con caminantes aleatorios.

Este estudio examina cómo la disponibilidad de nutrientes afecta la producción y degradación de ribosomas.

Entender cómo la forma del RE afecta el movimiento de las moléculas y los encuentros con los objetivos.

Examinar cómo interactúan el ADN y las proteínas afecta la regulación de genes.

Una mirada a la complejidad de la expresión genética y su naturaleza variable.

Los centrosomas manejan los microtúbulos y son clave durante la división celular.

Descubre el complejo proceso detrás de nuestro sentido del olfato y sus implicaciones.

Estudia interacciones bioquímicas con modelos matemáticos y operaciones de red.

Una mirada a cómo Bacillus subtilis se adapta a través de la motilidad y la formación de biopelículas.

StructRecon integra datos moleculares para obtener insights de investigación más claros.

Un manual completo para preparar artículos usando una plantilla de revista.

Este artículo examina las fluctuaciones en la expresión genética dentro de bucles de retroalimentación.

El estudio de las quinasas de levadura revela cosas sobre la señalización celular.

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de predicción de medicamentos para mejores terapias contra el cáncer.

Nuevos modelos revelan las complejidades del crecimiento del cáncer y las estrategias de tratamiento.

Explorando estrategias personalizadas para mejorar el tratamiento del cáncer y los resultados.

La inestabilidad de Turing por sí sola no garantiza patrones duraderos en sistemas biológicos.

La investigación explora técnicas de aprendizaje automático para estudiar el comportamiento de materiales blandos.

Explorando cómo los patrones de respiración afectan la función del corazón en pacientes con fibrilación auricular.

Una mirada al dolor nociplástico y estrategias para su manejo efectivo.

Un marco de aprendizaje semi-supervisado mejora la segmentación de imágenes médicas con datos etiquetados limitados.

Nuevos modelos ofrecen información sobre el crecimiento y comportamiento de tumores avasculares.