Biologie - Bioinformatique

Un nouveau modèle améliore les prédictions des interactions enzyme-substrat, aidant la recherche scientifique.

DeepScence améliore l'identification des cellules sénescentes dans la recherche.

Mantra estime l'activité des réactions métaboliques, offrant des aperçus sur la santé et les maladies.

CytoLNCpred améliore les prédictions des emplacements des longs ARN non codants dans les cellules.

De nouvelles thérapies combinées montrent des promesses pour améliorer les résultats des traitements du cancer.

Comet-FI améliore la vitesse et l'efficacité de l'analyse des peptides dans la recherche en protéomique.

Une nouvelle méthode pour étudier les interactions ligand-récepteur chez différents animaux.

De nouveaux outils améliorent les prédictions de structure de l'ARN et aident à identifier les faux homologues.

Nouvelles infos sur la capacité d'AlphaFold à prédire les structures des protéines et ses limitations.

Enquête sur comment les éléments transposables influencent les fonctions génétiques et la santé.

Cet article explore l'analyse de séries temporelles, ses défis et sa pertinence en écologie.

Un aperçu des avancées dans l'analyse et la visualisation du pangenome.

NeKo facilite la création de réseaux d'interaction biologiques en utilisant des données et des connaissances.

Des recherches montrent la profondeur de séquençage optimale pour détecter l'épissage alternatif dans les tissus humains.

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

La recherche découvre de nouveaux sites de sulfation, améliorant la compréhension fonctionnelle des protéines.

La recherche révèle des caractéristiques importantes pour choisir des antigènes efficaces dans la production d'anticorps.

Découvre et compare des ressources éducatives en sciences de la vie provenant de dépôts Git publics.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire l'âge biologique et les résultats de santé.

Les avancées dans les outils et méthodologies d'édition du génome promettent de nouvelles découvertes en science.

Explorer le rôle de l'IA dans la recherche de nouvelles utilisations pour des médicaments existants dans les maladies rares.

Surveiller les eaux usées aide à suivre les maladies et informe les décisions de santé publique.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions de réponse aux médicaments pour de meilleures options de traitement du cancer.

KinPFN utilise l'apprentissage profond pour accélérer l'analyse du repliement de l'ARN.

Les systèmes automatisés améliorent la clarté et la précision des tableaux de ressources dans les articles scientifiques.

REPORTH offre de nouvelles façons d'analyser les séquences d'ADN répétitives chez les bactéries.

De nouveaux outils d'IA améliorent la compréhension des formations d'enzymes dans les cellules biologiques.

La recherche examine l'impact de la contamination dans les études sur le virome intestinal.

Étudier comment le microenvironnement tumoral influence la réponse immunitaire dans le cancer.

Un regard critique sur les méthodes actuelles d'étude de la régulation des gènes.

PSALM améliore les prédictions de domaines protéiques grâce à des techniques de modélisation innovantes.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des fonctions des protéines en utilisant des techniques avancées.

Une nouvelle méthode prédit des protéines thérapeutiques à partir de données approuvées par la FDA.

L'IA améliore la détection précoce des maladies neurodégénératives liées aux protéines mal repliées.

La méthode SMINT intègre des données pour analyser les environnements cellulaires des gliomes.

Carafe améliore la détection des peptides dans les études DIA grâce à une génération innovante de bibliothèques spectrales.

CELL-Diff améliore l'imagerie des protéines et la prédiction de séquences pour la recherche biologique.

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

Présentation des hypothèses d'intervalle pour améliorer l'analyse des données biologiques.

De nouveaux modèles améliorent les prédictions de la fonction des gènes en utilisant des données génomiques individuelles.