Biologie - Bioinformatique

Un nouveau modèle aide à prédire comment les plantes s'adaptent aux changements de température.

Examen du processus d'alimentation et des risques pour la santé liés aux tiques étoilées.

Un nouvel outil améliore les prévisions de la stabilité des protéines à haute température.

Des recherches dévoilent des composés d'origine végétale qui pourraient traiter efficacement les infections à Cryptosporidium.

De nouvelles techniques améliorent les études génomiques collaboratives tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle mesure révèle des infos sur les changements d'expression des gènes pendant la croissance des zebrafish.

La pangenomique fait avancer l'étude de la variation génétique et du splicing alternatif chez les organismes.

Une étude révèle le rôle des nucléases en anneau dans les réponses immunitaires des bactéries.

Les tendances récentes mettent en avant les avancées dans la recherche sur le riz brun germé et ses bienfaits pour la santé.

p53 régule des gènes essentiels pour la santé cellulaire et la prévention du cancer.

SeaMoon propose une nouvelle méthode pour analyser la dynamique des protéines en utilisant juste les données de séquence.

MedGraphNet améliore les prédictions pour les maladies, les traitements et les connexions génétiques.

Cette recherche utilise la technologie microfluidique pour étudier le comportement et la résistance des bactéries.

BrainUnit améliore la recherche en IA en intégrant des unités physiques dans le calcul scientifique.

ConDecon propose une approche nouvelle pour étudier les abondances cellulaires dans les tissus biologiques.

Un nouveau filtre améliore la clarté de fond en imagerie biologique.

Une approche moderne pour identifier des pathogènes dans divers échantillons biologiques.

PlantConnectome relie la littérature et les fonctions des gènes pour améliorer la recherche en biologie végétale.

Des chercheurs développent des outils pour mieux étudier les microorganismes incultivables et leurs besoins en croissance.

Examiner les complexités de l'analyse des cellules uniques et des motifs d'expression génique.

Un aperçu du rôle des taxons indésirables dans l'analyse phylogénétique.

HuBMAPR facilite l'accès aux données pour les chercheurs qui étudient la biologie humaine.

RiboGL améliore la compréhension du comportement des ribosomes dans la traduction des protéines grâce à une approche basée sur des graphes.

DFMDock intègre l'échantillonnage et le classement pour améliorer les prédictions de docking des protéines.

MOANA améliore les IRM en corrigeant efficacement les artefacts de mouvement.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de la structure des protéines et la précision de classification.

Examiner comment le partage de plasmides influence la propagation de la résistance aux antibiotiques chez les bactéries.

Une méthode pour comparer des groupes de cellules provenant de différents jeux de données sans les soucis d'intégration.

Des recherches suggèrent que le montélukast pourrait aider à gérer l'épilepsie en bloquant les canaux Cav3.1.

Des recherches sur les géckos à crête révèlent des secrets génétiques sur la régénération de la queue.

Allo-Allo propose une nouvelle méthode pour identifier les sites allostériques à partir des séquences de protéines.

FragLlama adapte des modèles de langage pour un design moléculaire innovant et la découverte de médicaments.

La recherche dévoile des pistes pour de meilleures stratégies de diagnostic et de traitement du HCC.

Un aperçu de comment les biomolécules fonctionnent ensemble dans les organismes vivants.

SAMURAI propose une méthode fiable pour étudier les changements génétiques dans les maladies.

Découvre le rôle des récepteurs Toll-like dans le système immunitaire.

PlasmidGPT propose une méthode moderne pour concevoir et analyser des séquences plasmidiques.

Explorer le rôle des graphes de connaissances dans les traitements personnalisés du cancer.

Nouveau modèle améliore la précision pour prédire les interactions ADN-protéine.

Les chercheurs améliorent les prédictions de l'interaction protéine-ADN en utilisant des méthodes avancées et l'apprentissage automatique.