Biología Cuantitativa - Métodos cuantitativos

Explorando el papel de los modelos de reacción-difusión en varios campos.

La investigación revela que el mal plegamiento del ARN a bajas temperaturas afecta su función.

UPINN mejora nuestra capacidad para modelar y predecir los efectos de los medicamentos de quimioterapia.

Nuevos métodos mejoran las predicciones en el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales.

Un estudio encuentra que el registro de imágenes mejora la alineación, pero no el rendimiento diagnóstico.

La IA ayuda a crear medicamentos para tratar condiciones relacionadas con el cerebro al cruzar la barrera hematoencefálica.

La presión en los reservorios de las arterias juega un papel clave en la salud del corazón.

ScaleFold reduce drásticamente el tiempo de entrenamiento para modelos de plegamiento de proteínas.

Una nueva herramienta mejora el seguimiento de los microtúbulos en estudios celulares.

Estudio destaca las dificultades para encontrar diferencias cerebrales relacionadas con el trastorno del espectro autista.

Las espinas dendríticas son clave para cómo nuestros cerebros aprenden y recuerdan información.

La investigación se centra en detener patrones de ondas dañinas en sistemas biológicos.

ApisTox ofrece información clave sobre los efectos de los pesticidas en las abejas.

Un modelo innovador ilumina cómo los pájaros vuelan juntos en bandadas.

Un método para identificar características relevantes en subconjuntos de datos.

CACTUS combina LLMs y quimioinformática para ayudar en el descubrimiento de fármacos y el análisis molecular.

Nuevo método mejora el análisis de imágenes para la investigación del cáncer.

Este artículo explora cómo los modelos matemáticos ayudan a predecir brotes de enfermedades.

Un nuevo enfoque para entender las respuestas de los anticuerpos ayuda en las decisiones de salud pública.

Este artículo compara métodos para identificar especies en el monitoreo de la vida salvaje.

Explora métodos para estimar el número de células usando fracciones y modelos matemáticos.

WISER mejora las predicciones de tratamiento del cáncer a través de técnicas de datos innovadoras.

Un nuevo enfoque identifica comunidades estables en datos de Hi-C a pesar del ruido.

Un nuevo método mejora el aprendizaje molecular al tener en cuenta las relaciones entre átomos.

El modelo DemoVAE busca mejorar el análisis de datos de fMRI controlando factores demográficos.

drGAT usa aprendizaje automático para predecir cómo responden las células a los medicamentos.

Presentando Prompt-DDG para mejorar la comprensión de los efectos de las mutaciones en proteínas.

La investigación revela interacciones complejas entre priones sanos y tóxicos en enfermedades del cerebro.

Te presentamos MAGE: una manera innovadora de explicar las Redes Neuronales de Grafos en química.

SMART ayuda a los científicos a simular y entender los procesos de señalización celular.

Nuevo modelo mejora la precisión de las predicciones para parches hidrofóbicos en proteínas.

Nuevas técnicas en IA mejoran la predicción y el diseño de estructuras de proteínas.

Un nuevo marco mejora las predicciones de propiedades moleculares con datos limitados.

Un enfoque nuevo mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de vejiga.

Este artículo habla sobre métodos para el análisis de sensibilidad en modelos biológicos.

Descubre cómo los peces cebra en su etapa larval adaptan su forma de nadar según su entorno.

La investigación resalta el papel de los modelos de difusión en la mejora de la precisión de la retrosíntesis.

Presentando un nuevo método para evaluar la calidad de los datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora las funciones de las proteínas para la industria y la medicina.

Explorando el papel de los modelos de difusión en la predicción y diseño de estructuras biomoleculares.