Biologie quantitative - Génomique

Explorer comment l'apprentissage automatique améliore la compréhension du cancer du pancréas grâce aux données omiques.

Lingo améliore l'analyse de l'ADN grâce à des techniques avancées de modèles de langage.

DNABERT-S améliore l'analyse de l'ADN avec des méthodes d'embedding innovantes.

Pangene améliore l'analyse des variations génétiques chez les humains et les bactéries.

GhostKnockoffs améliore la sélection de variables en utilisant des statistiques sommaires en génétique et au-delà.

Étudier les gènes peut mener à de meilleurs traitements pour les cancers hypopharyngés et pulmonaires.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions génétiques et des types de cancer.

Caduceus améliore la modélisation génomique en s'attaquant aux complexités de l'ADN.

CIBRA améliore comment les chercheurs identifient les changements génomiques marquants dans le cancer.

Un aperçu de comment BRAKER et Galba améliorent l'annotation des gènes dans les génomes.

Des recherches révèlent des infos génétiques sur le trouble bipolaire, dans le but d'améliorer les traitements.

Apprends-en plus sur l'assemblage du génome diploïde et les obstacles que les scientifiques rencontrent.

LangCell combine des données de cellule et du langage naturel pour une meilleure analyse des cellules.

L'identification efficace des SNP transforme l'analyse génomique et ses applications en santé.

Présentation d'une nouvelle méthode pour évaluer la qualité des données dans l'apprentissage automatique.

CAVACHON aide à combiner des données unicellulaires pour révéler des relations biologiques complexes.

DYNA améliore la prédiction des variants génétiques pour un meilleur soin des patients.

STimage-1K4M combine des images détaillées et des données génétiques pour améliorer la recherche sur les maladies.

Un nouveau système vise à améliorer la rapidité et l'efficacité dans l'analyse des données génétiques.

CGRclust propose une méthode innovante pour classer les séquences ADN sans étiquettes préalables.

SeqMate facilite le traitement des données de séquençage d'ARN pour les biologistes.

Utiliser la programmation génétique pour améliorer l'analyse des séquences d'ADN et les prédictions.

Des scientifiques ont développé une méthode rapide pour évaluer efficacement la forme des protéines.

De nouvelles techniques de comptage améliorent l'analyse de grandes bases de données génomiques.

Le nouveau modèle CFGen améliore la génération de données synthétiques à cellule unique pour des insights de recherche plus pertinents.

Explorer le rôle des séquences d'ADN dans la réplication chez différents organismes vivants.

Un nouveau modèle prédit le temps de floraison de l'orge et le rendement en grain en utilisant des données génomiques et environnementales.

Un nouveau jeu de données combine des séquences d'ADN et des descriptions de la fonction des enzymes pour améliorer les modèles prédictifs.

GV-Rep vise à améliorer l'analyse des variants génétiques pour le soin des patients.

Des recherches montrent comment l'apprentissage automatique peut améliorer la compréhension des facteurs génétiques de la schizophrénie.

Un guide complet pour les écrivains qui préparent des articles pour Oxford University Press.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de l'expression des gènes en utilisant des réseaux régulateurs de gènes.

Cette étude présente une méthode pour mieux classer les sous-types de cancer en utilisant des données omiques.

Des recherches montrent que le méta-apprentissage améliore la détection du cancer du poumon en utilisant des données d'expression génique.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données de séquençage d'ARN à cellule unique.

Cette méthode améliore l'efficacité de l'analyse des données dans de grands ensembles de données complexes.

Explorer l'impact de l'analyse unicellulaire sur la recherche biologique et les méthodes.

Wave-LSTM améliore l'analyse des variations du nombre de copies dans le cancer.

ATAC-Diff améliore la qualité et l'analyse des données scATAC-seq grâce à des techniques innovantes.

De nouveaux outils améliorent l'efficacité de l'indexation et de la recherche de données génomiques.