Biología Cuantitativa - Métodos cuantitativos

Evaluando la efectividad del deep learning en la precisión y plausibilidad del acoplamiento molecular.

Un estudio muestra cómo evolucionan las estructuras y secuencias de proteínas a lo largo del tiempo.

La investigación mejora la precisión en la predicción de convulsiones a través del análisis de EEG y la selección de características.

Un enfoque simplificado para estimar la prevalencia de enfermedades usando pruebas combinadas e individuales.

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

Investigar cómo los peces interactúan con señuelos robóticos revela fallos en la imitación.

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.

Métodos innovadores buscan mejorar la precisión y eficiencia en la imagenología del cáncer de hígado.

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

COBRA mejora el análisis de supervivencia mediante una mejor selección de variables e integración de modelos.

Un nuevo método mejora la identificación de tejidos en los deslizamientos de biopsia al eliminar artefactos.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de interacciones entre medicamentos en pacientes que toman múltiples medicinas.

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

Esta investigación mejora los métodos para identificar parámetros en modelos de ecuaciones diferenciales ordinarias.

Investigando cómo el citoesqueleto responde al estrés en las células.

Un enfoque nuevo ayuda a entender cómo los seres vivos interactúan a lo largo del tiempo.

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

Un nuevo método mejora las predicciones usando un sistema gramatical jerárquico.

La investigación revela cómo se comportan las moscas de la fruta a lo largo de los días, relacionando el envejecimiento y el ambiente.

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

Un nuevo método mejora la forma en que los modelos interpretan muestras de tejido en la detección del cáncer.

Vis-SPLIT ayuda en el análisis efectivo de datos de RNA-Seq para la investigación del cáncer.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones moleculares al centrarse en las conexiones de los motivos.

Harissa simula redes de regulación genética y analiza la expresión génica con picos.

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

ODIN ofrece un nuevo enfoque para analizar cómo el cerebro procesa la información de manera eficiente.

Los investigadores usan el aprendizaje automático para entender y recrear mejor los patrones naturales en química.

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

SHIELD combina análisis genético con medidas de privacidad para una investigación segura.

Descubre cómo los modelos matemáticos nos ayudan a entender el comportamiento de las células madre y la sanación.

Avances en la creación de modelos vasculares más precisos, teniendo en cuenta las incertidumbres en la imagenología médica.

Un nuevo enfoque para clasificar células usando imágenes y propiedades mecánicas.

Investigadores mejoran el descubrimiento de medicamentos usando aprendizaje automático para analizar patentes químicas.

Nuevos métodos aprovechan el aprendizaje automático para optimizar la producción de soja en medio de los desafíos climáticos.