Últimos artículos para Investigación Biomédica

HiFIT mejora las predicciones a partir de datos omicos de alta dimensión para entender mejor las enfermedades.

Examinando el papel de los biofilms en las infecciones por Salmonella Typhi y sus implicaciones para el tratamiento.

Nuevo método extrae moco de la tráquea de cerdo para estudiar enfermedades pulmonares.

La investigación revela nuevos métodos para estudiar los gránulos de estrés en las células durante las respuestas al estrés.

Un estudio sobre cómo los transportadores SLC interactúan y su impacto en las funciones celulares.

Nuevas herramientas mejoran la comprensión de la actividad genética en los tejidos.

Nuevos métodos mejoran las predicciones para la investigación de la respuesta inmune.

Nuevas herramientas mejoran el estudio de la expresión genética en la secuenciación de ARN.

La investigación utiliza optimización y aprendizaje automático para analizar infecciones respiratorias causadas por Francisella tularensis.

Nuevos métodos mejoran la segmentación semántica al considerar las relaciones entre clases.

Nuevos métodos combinan la actividad genética y la estructura del tejido para tener mejores ideas sobre las enfermedades.

El estudio mejora los métodos para medir péptidos y su degradación en muestras biológicas.

La investigación revela la profundidad de secuenciación óptima para detectar el empalme alternativo en tejidos humanos.

Un nuevo método mejora la predicción de fármacos y sus objetivos usando técnicas de aprendizaje automático.

Las investigaciones muestran lo importante que son las redes de astrocitos en la actividad cerebral y la comunicación.

KinPFN usa aprendizaje profundo para acelerar el análisis de plegamiento de ARN.

Cytomarker combina la experiencia humana y el análisis por computadora para diseñar paneles de anticuerpos.

Presentando suposiciones de intervalo para mejorar el análisis de datos biológicos.

RNAinformer revoluciona el diseño de ARN al permitir predicciones de secuencia precisas para estructuras complejas.

Path-LLM ofrece nuevas formas de crear incrustaciones gráficas significativas para diversas aplicaciones.

Este estudio desarrolla modelos de organoides para entender mejor la función del colon porcino.

Explorando cómo las células responden a señales mecánicas para varios procesos biológicos.

Nuevos métodos mejoran la clasificación de pacientes para terapias personalizadas contra el cáncer.

Explorando nuevas técnicas para estudiar el movimiento de fluidos en materiales porosos.

Estudios de investigación en modelos de ratón para entender mejor la enfermedad de Alzheimer y posibles tratamientos.

Este estudio examina cómo las proteínas interactúan y se posicionan en las membranas celulares.

Un nuevo método mejora el análisis de datos de secuenciación de ARN de célula única.

Nuevos modelos mejoran la precisión en la investigación de medicamentos y reducen la dependencia de pruebas en animales.

MGPfact mejora la comprensión de los datos de secuenciación de ARN a nivel de célula única.

Un enfoque flexible para manejar datos faltantes en investigaciones integradas.

Evaluando LLMs para el desempeño en clasificación médica y reconocimiento de entidades.

Nuevas estrategias de enmascaramiento mejoran el aprendizaje de anticuerpos y la precisión de las predicciones.

Una nueva mirada a la especificidad del TCR desafía los métodos antiguos.

Un nuevo marco simplifica la integración de metadatos en estudios de microbioma.

Una mirada a cómo las microburbujas mejoran la calidad de las imágenes por ultrasonido.

Presentamos LEGEND, un método para analizar la expresión génica en diferentes tipos de células y tejidos.

Un nuevo modelo genera señales sintéticas para mejorar el análisis de datos de salud.

Un nuevo enfoque para agrupar artículos biomédicos usando el algoritmo Max-Cut recursivo.

MIROSLAV ofrece un enfoque innovador para estudiar la actividad animal y los ritmos circadianos.

Presentamos métodos de agrupamiento mejorados para organizar artículos médicos de manera eficiente.