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Una mirada al papel de AMP-Net en la mejora de las técnicas de imagen.

Una técnica que mejora los procesos estocásticos ajustando las tasas de reinicio según los estados actuales.

Un nuevo método para asegurar que los modelos generativos sean precisos y útiles en biología.

Los científicos usan modelos booleanos para entender interacciones biológicas complejas y hacer predicciones.

Los investigadores desarrollan métodos de imagen mejorados usando material YAG y solitones de Townes.

Los investigadores desarrollaron stMMC, mejorando el análisis espacial de datos de expresión génica.

GRNIX mejora la comprensión de las redes genéticas relacionadas con enfermedades autoinmunes.

Una guía para elegir métodos SBI para el análisis de datos biológicos.

Investigando cómo la genética influye en las enfermedades y los factores de riesgo modificables.

Un nuevo sistema de imagen mejora el estudio de células vivas y sus interacciones.

Un nuevo método de imagen captura imágenes detalladas de células sin etiquetas fluorescentes.

Descubre cómo el comportamiento de la luz impacta la tecnología y la biología.

La investigación revela cómo los conos rojos procesan la luz e influyen en la visión.

Un nuevo método para mejores predicciones en el análisis de regresión de múltiples respuestas.

FeatureForest simplifica el análisis de imágenes en microscopía usando métodos avanzados.

Descubre cómo las herramientas de simulación mejoran la investigación biológica y el desarrollo de medicamentos.

Una combinación de microscopía inteligente y optogenética permite el control en tiempo real de las células.

Descubre cómo la coexpresión génica revela nuevas perspectivas en biología.

Explora el papel transformador de las UDEs en la modelación biológica.

Un nuevo marco mejora la evaluación de muestras biológicas y los efectos del tratamiento.

Una nueva mirada a la detección de comunidades usando métodos semi-supervisados en redes.

FM2S limpia imágenes ruidosas en microscopía de fluorescencia, mejorando la claridad de la investigación.

p-ClustVal mejora los métodos de agrupamiento para analizar datos biológicos complejos.

Nuevos métodos mejoran la alineación en la microscopía correlativa de luz y electrones.