LoVis4u ofrece una manera simple de visualizar múltiples regiones genómicas de manera rápida.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
LoVis4u ofrece una manera simple de visualizar múltiples regiones genómicas de manera rápida.
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Examinando problemas con el manejo de datos en estudios de expresión genética de scRNA-seq.
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Examinando el equilibrio entre los derechos de los participantes y la complejidad de los datos en estudios multi-ómetrics.
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easybio simplifica el etiquetado de células individuales usando CellMarker2.0 para un análisis más rápido.
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MUSTARD mejora el análisis de datos de secuenciación de ARN de células individuales en múltiples muestras.
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Un enfoque multimodal mejora las predicciones de expresión genética en la investigación biológica.
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MetagWGS facilita el análisis de datos metagenómicos complejos para los investigadores.
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Esta investigación ilumina las funciones esenciales de los transportadores SLC en los procesos celulares.
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Presentamos AsaruSim para la simulación realista de conjuntos de datos de secuenciación de ARN de una sola célula.
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p53 regula genes vitales para la salud celular y la prevención del cáncer.
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ConDecon ofrece un enfoque nuevo para estudiar las abundancias celulares en tejidos biológicos.
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Los científicos descubren diversas estructuras y funciones de las proteínas del Orthornavirus.
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Este artículo examina enfoques de modelos de lenguaje tradicionales y de proteínas para estudiar la evolución de las proteínas.
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Los investigadores desarrollan herramientas para estudiar mejor los microorganismos que no se pueden cultivar y sus requisitos de crecimiento.
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Nuevo algoritmo mejora la recuperación de señales a partir de mediciones ruidosas.
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Nuevos métodos mejoran el análisis de la estructura de proteínas y la precisión en la clasificación.
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Typhi Mykrobe simplifica la identificación de cepas de tifus resistentes a los antibióticos.
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El modelo VETE mejora las predicciones de respuesta a fármacos en la investigación del cáncer.
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GoldPolish-Target mejora la precisión y eficiencia del ensamblaje del genoma.
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gLM2 utiliza datos diversos para mejorar la modelización biológica y la comprensión.
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Nuevo modelo mejora el estudio de organismos marinos unicelulares y sus roles metabólicos.
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Los investigadores combinan información genética y relaciones filogenéticas para tener mejores estimaciones de tasas de crecimiento.
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Aprende cómo el Quilt de Clúster aborda los desafíos en el aprendizaje de patchwork con conjuntos de datos incompletos.
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Spacedust mejora el análisis de clústeres de genes usando estructuras de proteínas y el contexto genómico.
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Nuevos métodos mejoran el manejo de datos para la secuenciación por nanoporo, aumentando la eficiencia del análisis.
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El estudio examina la fiabilidad de los métodos de lectura de ADN para medir los tamaños del genoma.
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N nuevas herramientas mejoran el análisis de conjuntos de datos de transcriptómica espacial para la investigación.
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El nuevo modelo CFGen mejora la generación de datos sintéticos de células individuales para obtener mejores ideas en la investigación.
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Nuevos métodos combinan la actividad genética y la estructura del tejido para tener mejores ideas sobre las enfermedades.
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Una mirada al progreso del análisis y visualización del pangenoma.
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NeKo simplifica el proceso de crear redes de interacción biológica usando datos y conocimiento.
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VariantKG ayuda a los investigadores a analizar datos genéticos y entender los impactos en la salud.
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Explora cómo los datos genómicos ayudan a estudiar la propagación y evolución de los gérmenes.
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Este artículo explora cómo evolucionaron las células eucariotas y sus conexiones con arqueas y bacterias.
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Un nuevo método mejora la fiabilidad filogenética en estudios de epidemiología genómica.
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La investigación descubre relaciones complejas entre las bacterias Legionellaceae y sus roles ecológicos.
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Explorando las redes de regulación genética y su importancia en la función y estabilidad celular.
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SHARP mejora la resolución de las matrices de contacto Hi-C, lo que resulta en mejores conocimientos genómicos.
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Este estudio presenta un método para clasificar mejor los subtipos de cáncer usando datos ómicos.
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Mejorando la atención al paciente a través de una mejor comprensión de los variantes genéticos.
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