Derniers articles pour Séquençage d'ARN à cellule unique

La recherche dévoile le cycle de vie complexe du parasite responsable de la maladie de Chagas.

Un nouveau cadre évalue les modèles d'IA qui prédisent les réactions cellulaires aux changements.

Le nouveau modèle CFGen améliore la génération de données synthétiques à cellule unique pour des insights de recherche plus pertinents.

Decima améliore les prévisions d'expression génique à partir de séquences ADN dans différentes conditions.

Explorer comment les cellules cardiaques décident de grandir ou de mourir sous stress.

Cytomarker combine l'expertise humaine et l'analyse par ordinateur pour concevoir des panels d'anticorps.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension de l'activité des gènes et de la classification des cellules.

Cette approche utilise l'ontologie cellulaire pour améliorer l'analyse des données RNA-seq unicellulaires.

Voici LEGEND, une méthode pour analyser l'expression des gènes à travers les types de cellules et les tissus.

Examen des interactions géniques grâce à des méthodes innovantes de séquençage d'ARN à cellule unique.

Des recherches mettent en lumière les différences liées à l'âge dans le traitement de la leucémie myéloïde aiguë.

Le castor aide les scientifiques à décoder les fonctions des gènes avec plus de précision.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité de la thérapie par cellules CAR T contre le cancer.

Combiner le transport optimal et les modèles structurels améliore l'interprétation des données unicellulaires.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des interactions génétiques dans les cellules individuelles.

PaSCient améliore la compréhension des maladies en analysant les données cellulaires de chaque patient.

Des chercheurs ont développé une méthode plus rapide pour prédire comment les cellules réagissent aux traitements.

ZiPo propose une nouvelle méthode pour analyser l'expression génique dans les études sur les cellules uniques.

Un nouvel outil améliore la compréhension du rôle des mitochondries dans les maladies.

scRegNet combine des modèles pour améliorer les prévisions des interactions entre gènes.

scVital relie les données sur le cancer chez la souris et chez l'homme pour des infos de traitement améliorées.

CORTADO aide les scientifiques à identifier précisément des marqueurs cellulaires uniques pour mieux comprendre.

p-ClustVal améliore les méthodes de clustering pour analyser des données biologiques complexes.

Des chercheurs dévoilent de nouvelles découvertes sur le traitement du cancer de la prostate et le comportement des cellules.

Un nouveau cadre améliore les prévisions dans la découverte de médicaments en analysant les réponses cellulaires.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse du séquençage de l'ARN et la compréhension du comportement cellulaire.