Últimos artículos para Investigación Biomédica

Combinar revisores humanos con LLMs mejora las evaluaciones de investigación biomédica.

Un nuevo modelo analiza cómo fluyen las sustancias a través de materiales que cambian, con implicaciones para la medicina.

Las nuevas innovaciones en modelos de pulmones mejoran la comprensión de enfermedades y el desarrollo de tratamientos.

Un nuevo enfoque combina la tecnología CRISPR y los códigos de barras para estudiar la actividad genética.

Los investigadores proponen biomarcadores geométricos para un mejor análisis del potencial de acción.

El ARN hace más en el núcleo celular que solo fabricar proteínas.

Nuevo modelo predice sitios de S-palmiteilación en proteínas, mejorando la comprensión de las modificaciones proteicas.

Un nuevo método mejora el análisis celular en imágenes multiplexadas.

Este estudio mejora la extracción de relaciones al vincularla con técnicas de inferencia en lenguaje natural.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de imágenes, enfocándose en los detalles de manera eficiente.

Los gemelos digitales cardiovasculares ayudan a personalizar tratamientos analizando los datos de cada paciente.

Investigando cómo la rigidez afecta la maduración y comunicación de las neuronas.

Nuevos métodos mejoran el descubrimiento de biomarcadores predictivos a partir de imágenes médicas.

La investigación revela cómo la metilación del ADN afecta el desarrollo del cartílago y el riesgo de osteoartritis.

Examinando cómo la forma afecta el movimiento de partículas en entornos fluidos únicos.

Los investigadores están desarrollando modelos en 3D para mejorar la comprensión de las glándulas salivales.

El estudio evalúa la representación de temas biomédicos en mapas científicos.

Este estudio presenta un método para analizar conjuntos de datos biológicos complejos de manera efectiva.

Presentamos EBARS para una selección óptima de nudos en regresión spline multivariada.

La investigación revela información sobre los procesos de reparación del ADN y su impacto en la edición genética.

Un nuevo método combina la minería de reglas y la predicción de enlaces para enriquecer los grafos de conocimiento.

Un nuevo modelo mejora el diseño de anticuerpos al combinar técnicas generativas y física.

SCEPTR ofrece una nueva manera de predecir la especificidad del TCR usando datos escasos de manera eficiente.

Mouse-Geneformer mejora la clasificación celular y la predicción de enfermedades en estudios de scRNA-seq.

Estrategias para manejar datos faltantes en investigaciones biomédicas sobre riesgos competitivos.

MUSTARD mejora el análisis de datos de secuenciación de ARN de células individuales en múltiples muestras.

Explorando el papel del aprendizaje activo en el descubrimiento de fármacos a través del acoplamiento molecular.

La investigación destaca nuevas terapias para enfermedades al eliminar proteínas dañinas.

El conjunto de datos CRED mejora la investigación sobre las relaciones causales entre genes y enfermedades en la literatura biomédica.

SSAI-3D mejora la claridad en imágenes 3D para la investigación biológica.

Esta investigación ilumina las funciones esenciales de los transportadores SLC en los procesos celulares.

Este estudio usa modelos para analizar el movimiento celular en experimentos y predecir comportamientos.

Un nuevo enfoque mejora la identificación de términos médicos en el texto.

Nuevos modelos mejoran la precisión de las imágenes médicas a través de mejores interacciones de luz y sonido.

Un estudio revela los efectos ambientales en los cambios de ADN en ratones que envejecen.

La investigación revela factores genéticos relacionados con la enfermedad de Parkinson, ayudando en posibles métodos de tratamiento.

Un nuevo enfoque para crear modelos 3D realistas de vasos sanguíneos usando difusión de denoising.

C-DASH mejora la microscopía de multi-fotones para una imagen biológica más clara.

Esta investigación se centra en sistemas para responder preguntas biomédicas usando modelos de lenguaje grandes.

Multi-Peptide combina modelos de datos para mejorar las predicciones del comportamiento de los péptidos.