De nouvelles méthodes améliorent la précision du génotypage grâce aux graphes de pangenome.
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La science de pointe expliquée simplement
De nouvelles méthodes améliorent la précision du génotypage grâce aux graphes de pangenome.
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Cet article parle des métriques d'évaluation pour les modèles qui créent des protéines.
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Nouveau cadre aide à prédire les interactions entre protéines, surtout pour les coraux.
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Hypermut aide les chercheurs à identifier et gérer les mutations virales de manière efficace.
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De nouveaux systèmes de notation améliorent la détection et la classification des virus.
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Examen des interactions géniques grâce à des méthodes innovantes de séquençage d'ARN à cellule unique.
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SPONGE simplifie la création et la mise à jour des réseaux régulatoires de gènes.
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UniScore améliore l'identification des peptides en spectrométrie de masse, augmentant la précision et l'efficacité.
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Les données de séquences moléculaires révèlent des infos sur les relations évolutives et la divergence des espèces.
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D2Deep aide à distinguer les mutations génétiques liées au cancer qui sont nuisibles de celles qui ne le sont pas.
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Les principes FAIR améliorent la gestion des données et la collaboration dans la recherche scientifique.
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Un aperçu des prédictions d'AlphaFold2 et des potentielles mauvaises interprétations dans les structures protéiques.
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Différentes versions de Cell Ranger affectent pas mal les résultats de l'analyse des données scRNA-seq.
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De nouvelles méthodes améliorent la recherche de similarités protéiques au niveau des domaines.
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Auto-ParAdvisor améliore la précision de l'assemblage des transcrits RNA-seq grâce à une sélection de paramètres personnalisée.
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Les données synthétiques offrent de nouvelles opportunités pour les chercheurs en génomique.
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BALM utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la précision de la découverte de médicaments.
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Combiner les données DEER avec AlphaFold2 améliore les prédictions de forme des protéines.
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TIPP3 améliore la précision et l'efficacité des analyses microbiennes pour la recherche.
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Une nouvelle méthode pour étiqueter les ensembles de données biomédicales de manière efficace et précise.
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La recherche met en avant que la composition en acides aminés est essentielle pour comprendre la fonction des protéines.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse des séquences d'ADN.
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GreedyMini améliore le traitement des données en recherche génétique en optimisant la sélection des minimizers.
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La recherche explore l'interaction des mutations dans le développement du cancer.
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Un nouveau modèle améliore les prévisions des interactions entre protéines et de la résistance aux médicaments.
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Examiner comment les formes des protéines influencent leur fonction et leur importance dans les processus biologiques.
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Un aperçu de l'utilisation du modélisation de sujets pour analyser les données d'expression génique.
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AutoPM3 simplifie l'extraction de preuves littéraires pour le diagnostic des maladies génétiques rares.
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Un aperçu de la façon dont BTS améliore l'analyse GWAS pour la recherche génétique.
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La résistance aux antibiotiques menace la santé mondiale, rendant les infections plus difficiles à traiter.
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Les cellules réagissent aux changements en utilisant des facteurs de transcription pour survivre.
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DiCARN améliore les prédictions des données Hi-C haute résolution pour les études de régulation génique.
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deepSpecas aide les chercheurs à identifier des événements d'épissage alternatif à partir de données RNA-Seq avec une grande précision.
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Découvrez comment KOnezumi-AID modifie l'édition génétique pour les chercheurs.
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Limelight simplifie l'analyse et le partage des données en protéomique pour les chercheurs.
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RCANE propose une méthode économique pour prédire les SCNAs en utilisant des données RNA-seq.
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MoPaDi crée des images contrefactuelles pour aider au diagnostic du cancer.
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FMSI propose un nouveau moyen de gérer les données de séquençage ADN de manière efficace.
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