Biologie - Bioinformatique

Une nouvelle méthode améliore les calculs de corrélation avec des données biologiques manquantes.

Une approche innovante automatise la modélisation des régions protéiques flexibles.

Des recherches montrent les complexités de l'épissage de l'ARN dans les types de cellules cérébrales.

Les recherches montrent le potentiel d'Osteoking dans le traitement de l'ostéoporose grâce à ses ingrédients naturels.

mLiftOver simplifie l'intégration des données venant de différentes plateformes d'analyse de méthylation de l'ADN.

LarvaTagger améliore l'analyse du comportement des larves de Drosophila grâce à un marquage automatique et des fonctionnalités flexibles.

De nouvelles méthodes de séquençage génomique améliorent la compréhension de la génétique et de la médecine.

La combinaison de l'analyse des petites et des variants structurels améliore la précision de la recherche génétique.

sincFold propose de nouvelles méthodes pour prédire avec précision la structure de l'ARN.

BayeLeafClassifier propose une identification précise des cellules dans le séquençage RNA à cellule unique.

De nouveaux outils améliorent les simulations de systèmes biologiques complexes.

Des chercheurs développent des outils pour améliorer la conception des vaccins ciblant le système immunitaire.

La nouvelle méthode SIRV améliore la compréhension de la différenciation cellulaire en combinant des données spatiales et la vitesse de l'ARN.

L'inférence du gradient spatial local propose un nouvel aperçu des interactions des cellules tumorales.

La recherche identifie des cibles potentielles pour les traitements de la BPCO et explore le repositionnement de médicaments.

Utiliser la topologie algébrique pour prévoir des avancées en science grâce à l'analyse de la littérature.

Le modèle CELL-E améliore les prédictions des endroits où se trouvent les protéines dans les cellules en se basant sur des séquences et des images.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des peptides grâce à des recherches dans plusieurs bases de données.

Les modèles linguistiques pourraient transformer la génération et l'analyse de séquences génétiques.

BioCLIP combine les séquences et structures de protéines pour mieux comprendre.

Une étude met en avant des innovations pour estimer l'expression des gènes dans les maladies immunitaires.

Explorer l'impact des orientations préférées dans l'imagerie cryo-EM.

Explore la relation entre les domaines protéiques et leurs interactions avec les médicaments.

On te présente SQUARNA, une méthode prometteuse pour prédire les structures secondaires de l'ARN.

Cet article explore la protéine OAS1 et ses variants dans la lutte contre les virus.

De nouveaux modèles changent notre façon d'étudier les protéines et leurs interactions.

De nouveaux outils améliorent le suivi et l'analyse des séquences du virus de la grippe.

Découvrez comment MOTL améliore l'analyse multi-omiques pour révéler des insights biologiques.

PreTSA améliore l'efficacité dans l'étude des modèles d'activité des gènes dans les cellules.

La recherche sur les mutations du cancer révèle des résultats clés pour le traitement et la compréhension.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la cohérence des données et la collaboration dans les projets d'atlas cellulaire.

CatPred propose des prédictions fiables de la cinétique enzymatique en utilisant des données complètes et des techniques avancées.

Cette étude examine la prédiction des traits chez l'Arabidopsis en utilisant différents types de données.

Chronumental permet une analyse rapide de gros ensembles de données de virus grâce à des arbres temporels.

IDUL améliore l'efficacité dans l'analyse des données génétiques complexes.

Examiner l'utilisation des modèles de langage pour faire avancer la recherche génétique et les annotations cellulaires.

Utiliser des autoencodeurs pour améliorer la précision dans la détection des variants SNP.

A*PA2 améliore la vitesse et l'efficacité des alignements de séquences, aidant la recherche génomique.

PhosX permet aux chercheurs de déduire l'activité des kinases à partir des données de phosphoprotéomique de manière efficace.

Une étude révèle des motifs de SNPs dans les gènes des individus polonais.