Biología Cuantitativa - Genómica

PathoGen-X combina datos de imagen y genómicos para mejores predicciones de supervivencia en cáncer.

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

Los k-mers ayudan a los científicos a juntar fragmentos de ADN para entender mejor los microbios.

Los valores de Shapley mejoran la toma de decisiones en el perfilado de ADN y campos relacionados.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y precisión en la ensamblaje del ARN usando rutas y secuencias seguras.

Usando aprendizaje automático para aclarar la importancia de variantes genéticas.

Este artículo habla sobre el uso de datos genéticos para la detección temprana de la diabetes tipo 2.

Una nueva herramienta mejora el análisis de ADN usando tecnología GPU para obtener resultados más rápidos.

Aprende cómo los científicos estudian los genes y el papel de CRISPR en la investigación.

Nuevos métodos mejoran cómo los científicos estudian las bacterias y sus impactos en la salud.

Aprende formas eficientes de contar arreglos con condiciones específicas.

Explorando cómo las herramientas de NLP ayudan a analizar e interpretar datos genómicos.

Una mirada a cómo la omica espacial revela las interacciones celulares en su entorno natural.

Descubre cómo SUICA transforma el análisis de datos de Transcriptómica Espacial.

ScPace mejora la precisión de las marcas de tiempo para obtener una comprensión celular más profunda.

iSEEtree facilita el análisis de datos jerárquicos para investigadores de diferentes disciplinas.

DART-Eval evalúa modelos de ADN para entender mejor la regulación genética.

Descubre cómo GMNA ayuda a clasificar secuencias genómicas y seguir la propagación de virus.

KAMP ofrece nuevas ideas sobre el agrupamiento de células para mejorar la investigación sobre el cáncer.

BarcodeMamba revoluciona la identificación de especies usando códigos de barras de ADN con una precisión impresionante.

Descubre cómo el ADN podría cambiar el futuro del almacenamiento de datos.

La investigación revela vínculos genéticos con los cálculos renales y métodos innovadores de predicción.

La topología K-mer simplifica el análisis genómico, revelando conexiones entre especies.