Biologie - Bioinformatique

Des recherches révèlent les transitions de la protéine Env, ouvrant de nouvelles pistes pour le traitement du VIH.

Explorer les techniques d'apprentissage automatique pour prédire le risque de diabète.

CompareM2 simplifie l'analyse génomique pour les chercheurs, rendant le tout plus simple et rapide.

bioIB simplifie les données de séquençage d'ARN à cellule unique tout en gardant des aperçus biologiques clés.

Combiner l'embedding de graphes de connaissances et le raisonnement basé sur des cas pour de meilleurs traitements.

Des recherches montrent des interactions complexes entre les microbes marins et leurs réponses aux changements environnementaux.

RFMix-reader simplifie le traitement des données d'ascendance locale pour la recherche génétique.

CellPie combine l'expression génique et les images de tissus pour une meilleure analyse du cancer.

Un outil révolutionnaire pour comprendre les rôles des miRNA et isomiR dans la régulation des gènes.

Nouvelles idées sur la façon dont les cellules cancéreuses gèrent les environnements acides pour survivre.

Un aperçu de la fonction des protéines, de leur repliement et des défis pour prédire leur dynamique.

Une plongée profonde dans l'évolution des mesures de signification de BLAST.

forkedTF améliore la compréhension des facteurs de transcription et de leurs mécaniques de liaison.

COSMOS+ combine l'analyse factorielle et les réseaux biologiques pour de meilleures infos sur les données.

TaxaNorm améliore la précision des études sur les communautés microbiennes.

Cette étude révèle des infos sur les similitudes génétiques entre les humains et les souris en se basant sur des données d'ARN.

PanMAN améliore le stockage et la représentation des données génétiques dans la recherche génomique.

Un nouvel outil améliore l'étude de la génétique microbienne et de ses fonctions.

L'expression de MALAT1 aide à identifier des cellules de haute qualité dans le séquençage d'ARN à une seule cellule.

Présentation d'un modèle pour améliorer la précision et l'efficacité de l'assemblage du génome.

Une étude examine l'impact d'AlphaFold 2 sur la détermination de la structure des protéines par remplacement moléculaire.

Des chercheurs développent des outils pour prédire l'efficacité des peptides antimicrobiens contre E. coli.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des cellules individuelles dans des cultures 3D complexes.

De nouvelles techniques améliorent la gestion des données en microscopie sans perdre de précision.

Des recherches montrent de nouvelles infos sur la résistance des plantes face aux pathogènes.

TRACE améliore les évaluations de la sécurité des médicaments en analysant des échantillons de tissus avec de l'IA.

Tiberius améliore la précision de la prédiction génétique en utilisant l'apprentissage profond et le contexte biologique.

FEHAT améliore l'analyse de la fréquence cardiaque dans les embryons de poissons grâce à l'automatisation.

Des chercheurs ont développé PepCleav pour mieux cibler les néoantigènes dans les thérapies contre le cancer.

Des chercheurs présentent une nouvelle méthode pour identifier les erreurs dans les modèles de protéines.

GEESE utilise l'IA pour prédire la toxicité des médicaments en fonction de l'activité génétique et des lésions tissulaires.

AdjMaxP aide les chercheurs à combiner les résultats de différentes études de manière efficace.

ChronoStrain améliore la compréhension des souches bactériennes au fil du temps dans la santé humaine.

RegDiffusion propose une nouvelle méthode pour comprendre les interactions entre gènes efficacement.

VEHoP simplifie les études phylogénomiques en utilisant différentes sources de données génomiques.

MOAgent rend l'analyse de données biologiques complexes accessible aux chercheurs.

PairK améliore la prédiction des interactions protéiques en se concentrant sur des motifs courts.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction de la toxicité des peptides hémolytiques pour un développement de médicaments plus sûr.

Pseudovisium simplifie l'analyse des ensembles de données complexes en transcriptomique spatiale.

De nouvelles méthodes améliorent la prévision des régions de protéines sans structure stable.