Biologie - Bioinformatique

Une nouvelle méthode pour mesurer les forces dans les cellules en développement améliore notre compréhension de la formation des tissus.

Cette étude montre comment les virus influencent l'expression des gènes et contribuent aux maladies.

ProPEC améliore les prévisions des mutations des protéines virales en utilisant des modèles d'apprentissage profond.

Des scientifiques améliorent la compréhension des interactions protéiques pour peaufiner les traitements contre les maladies.

Un nouvel outil pour concevoir des séquences d'ARN en fonction de leurs formes.

La recherche utilise l'apprentissage automatique pour analyser les métabolites chez les patients en insuffisance cardiaque.

HiFIT améliore les prévisions à partir de données omiques à haute dimension pour mieux comprendre les maladies.

De nouveaux outils améliorent l'analyse des ensembles de données de transcriptomique spatiale pour la recherche.

PDGrapher prédit des cibles génétiques pour des stratégies de traitement médicamenteux efficaces.

De nouvelles méthodes améliorent la classification des peptides anticancéreux pour de meilleurs traitements du cancer.

Des chercheurs s'attaquent aux problèmes de la scRNA-seq avec le regroupement d'échantillons et l'identification des doublets.

De nouveaux outils améliorent l'étude de l'ADN ancien, augmentant la précision et la sensibilité.

De nouvelles méthodes améliorent notre compréhension de la variation génétique et de ses implications.

De nouveaux outils améliorent la compréhension de l'activité des gènes dans les tissus.

Les ARN non codants influencent la croissance et la santé musculaire, révélant de nouvelles cibles thérapeutiques.

VR-Omics simplifie l'analyse des données de transcriptomique spatiale pour les chercheurs.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions et du comportement des charges protéiques.

L'évolution d'AlphaFold améliore les prédictions précises des structures protéiques pour la science et la médecine.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions pour la recherche sur la réponse immunitaire.

DigestR facilite l'étude de la dégradation des protéines, aidant la recherche dans divers domaines.

Des chercheurs ont développé MAAS pour mieux identifier les groupes de cellules cancéreuses dans les tumeurs.

Cet article examine comment le vandalisme affecte les évaluations de la qualité des images IRM.

De nouveaux outils améliorent l'étude de l'expression génique dans le séquençage d'ARN.

De nouvelles méthodes permettent d'obtenir des fixateurs peptidiques efficaces juste à partir de séquences protéiques.

De nouvelles méthodes d'apprentissage automatique améliorent les prédictions des sites allostériques dans les protéines.

Des recherches montrent le lien entre le microbiote intestinal et l'hypertension.

Explorer le rôle des gènes des bactéries intestinales dans les maladies du foie comme la cirrhose.

L'algorithme ReconcILS améliore la précision en comparant les arbres génétiques et les arbres des espèces.

La recherche utilise l'optimisation et l'apprentissage automatique pour analyser les infections respiratoires causées par Francisella tularensis.

Prolfquapp simplifie l'analyse des protéines pour les scientifiques avec des outils faciles à utiliser.

Présentation d'une nouvelle méthode pour prédire les sites de liaison à l'ADN dans les protéines en utilisant l'apprentissage profond.

Un nouveau modèle améliore les prédictions sur où les protéines se lient, aidant à la découverte de médicaments.

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.