Biología Cuantitativa - Métodos cuantitativos

Este estudio usa modelos para analizar el movimiento celular en experimentos y predecir comportamientos.

Los sensores bacterianos usan bacterias diseñadas para monitorear la salud y las condiciones del medio ambiente.

El enfoque BrainMAE mejora el análisis de datos del cerebro usando fMRI.

Un modelo enfocado para analizar el metabolismo de E. coli para investigación y aplicaciones.

Un método flexible para clasificar nodos en redes bipartitas en diversos campos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de problemas cardíacos en bebés.

Un nuevo modelo mejora el estudio de la comunicación animal usando datos de audio en bruto.

Descubre cómo PhysiBoSS simplifica el modelado biológico complejo para los investigadores.

Un estudio revela diferencias clave en cómo los humanos y la IA representan imágenes.

Nuevos métodos ayudan a comparar árboles evolutivos con diferentes conjuntos de especies.

Este estudio presenta métodos para refinar modelos de movimiento utilizando datos experimentales detallados.

Los biobancos apoyan la investigación en enfermedades almacenando muestras biológicas para estudios científicos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de interacciones entre anticuerpos y antígenos.

Un enfoque nuevo mejora la generación de candidatos a fármacos y su efectividad en la investigación farmacéutica.

Un nuevo enfoque para identificar infecciones usando muestras de sangre y aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque simplifica el análisis de la interacción entre neuronas para obtener mejores ideas.

Multi-Peptide combina modelos de datos para mejorar las predicciones del comportamiento de los péptidos.

Un enfoque nuevo mejora la claridad y eficiencia en la deconvolución de microscopía.

El modelo VETE mejora las predicciones de respuesta a fármacos en la investigación del cáncer.

Un nuevo modelo ofrece información sobre el comportamiento de los tumores y las respuestas al tratamiento.

La investigación mejora los modelos al abordar la incertidumbre en las Ecuaciones Diferenciales Universales.

Una nueva técnica reduce el trabajo manual en la segmentación de imágenes de CryoET.

Alpha Flow-Lit mejora la generación de formas de proteínas, aumentando la eficiencia y precisión.

Un nuevo algoritmo mejora la planificación de síntesis al considerar materiales de partida específicos.

Este estudio analiza cómo funciona la tinción virtual en diferentes tipos de células y condiciones.

Usando datos de expresión genética para predecir los impactos químicos en la salud y el medio ambiente.

Los investigadores combinan la biología estructural y la biología de sistemas para mejorar los modelos biológicos.

Un nuevo sistema mejora la clasificación de tejidos usando técnicas de aprendizaje profundo.

Los investigadores usan la decodificación especulativa para mejorar la velocidad y la eficiencia en las predicciones químicas.

La investigación presenta Top-ML para mejorar la predicción de péptidos anticancerígenos usando características topológicas.

DMRIntTk integra conjuntos DMR para obtener ideas más claras sobre el comportamiento de los genes.

Una mirada a cómo los DGGs mejoran la comprensión de las interacciones dinámicas en los sistemas.

Una mirada a métodos para medir el comportamiento colectivo en sistemas biológicos.

Un estudio sobre IA y métodos de optimización para la estimación de parámetros de diferenciación celular.

Estandarizar criterios puede mejorar las herramientas de IA para detectar carcinoma basocelular.

MOLTOP ofrece una manera sencilla de clasificar grafos moleculares de forma efectiva.

Los investigadores usan Fugaku para acelerar el análisis de datos de MRI.

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

Los científicos usan el aprendizaje automático para mejorar las predicciones en combinaciones de medicamentos contra el cáncer.

Explorando el papel de las secuencias de ADN en la replicación a través de varias formas de vida.