Biologie - Bioinformatique

Un nouveau cadre simplifie l'intégration des métadonnées dans les études sur le microbiome.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du génotypage grâce aux graphes de pangenome.

Cet article parle des métriques d'évaluation pour les modèles qui créent des protéines.

Nouveau cadre aide à prédire les interactions entre protéines, surtout pour les coraux.

Hypermut aide les chercheurs à identifier et gérer les mutations virales de manière efficace.

De nouveaux systèmes de notation améliorent la détection et la classification des virus.

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

SPONGE simplifie la création et la mise à jour des réseaux régulatoires de gènes.

UniScore améliore l'identification des peptides en spectrométrie de masse, augmentant la précision et l'efficacité.

Les données de séquences moléculaires révèlent des infos sur les relations évolutives et la divergence des espèces.

D2Deep aide à distinguer les mutations génétiques liées au cancer qui sont nuisibles de celles qui ne le sont pas.

Les principes FAIR améliorent la gestion des données et la collaboration dans la recherche scientifique.

Un aperçu des prédictions d'AlphaFold2 et des potentielles mauvaises interprétations dans les structures protéiques.

Différentes versions de Cell Ranger affectent pas mal les résultats de l'analyse des données scRNA-seq.

De nouvelles méthodes améliorent la recherche de similarités protéiques au niveau des domaines.

Auto-ParAdvisor améliore la précision de l'assemblage des transcrits RNA-seq grâce à une sélection de paramètres personnalisée.

Les données synthétiques offrent de nouvelles opportunités pour les chercheurs en génomique.

BALM utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la précision de la découverte de médicaments.

Combiner les données DEER avec AlphaFold2 améliore les prédictions de forme des protéines.

TIPP3 améliore la précision et l'efficacité des analyses microbiennes pour la recherche.

Une nouvelle méthode pour étiqueter les ensembles de données biomédicales de manière efficace et précise.

La recherche met en avant que la composition en acides aminés est essentielle pour comprendre la fonction des protéines.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse des séquences d'ADN.

GreedyMini améliore le traitement des données en recherche génétique en optimisant la sélection des minimizers.

La recherche explore l'interaction des mutations dans le développement du cancer.

Un nouveau modèle améliore les prévisions des interactions entre protéines et de la résistance aux médicaments.

Examiner comment les formes des protéines influencent leur fonction et leur importance dans les processus biologiques.

Un aperçu de l'utilisation du modélisation de sujets pour analyser les données d'expression génique.

AutoPM3 simplifie l'extraction de preuves littéraires pour le diagnostic des maladies génétiques rares.

Un aperçu de la façon dont BTS améliore l'analyse GWAS pour la recherche génétique.

La résistance aux antibiotiques menace la santé mondiale, rendant les infections plus difficiles à traiter.

Les cellules réagissent aux changements en utilisant des facteurs de transcription pour survivre.

DiCARN améliore les prédictions des données Hi-C haute résolution pour les études de régulation génique.

deepSpecas aide les chercheurs à identifier des événements d'épissage alternatif à partir de données RNA-Seq avec une grande précision.

Découvrez comment KOnezumi-AID modifie l'édition génétique pour les chercheurs.

Les chercheurs utilisent CytoSpatio pour étudier les relations complexes entre les types de cellules dans les tissus.

Limelight simplifie l'analyse et le partage des données en protéomique pour les chercheurs.

RCANE propose une méthode économique pour prédire les SCNAs en utilisant des données RNA-seq.

MoPaDi crée des images contrefactuelles pour aider au diagnostic du cancer.

FMSI propose un nouveau moyen de gérer les données de séquençage ADN de manière efficace.