Biologie quantitative - Méthodes quantitatives

La recherche vise à améliorer le traitement du cancer du sein en étudiant les alentours des tumeurs.

Les scientifiques étudient la dynamique microbienne pour révéler les interactions et les impacts environnementaux.

Explorer le rôle des modèles de réaction-diffusion dans divers domaines.

Des recherches montrent que le repliement incorrect de l'ARN à basse température affecte sa fonction.

UPINN améliore notre capacité à modéliser et à prédire les effets des médicaments de chimiothérapie.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions dans la découverte de médicaments et la science des matériaux.

Une étude montre que l'enregistrement d'images améliore l'alignement, mais pas la performance diagnostique.

L'IA aide à créer des médicaments pour traiter des problèmes liés au cerveau en traversant la barrière hémato-encéphalique.

La pression de réservoir dans les artères joue un rôle clé pour la santé du cœur.

ScaleFold réduit drastiquement le temps de formation des modèles de repliement des protéines.

Un nouvel outil améliore le suivi des microtubules dans les études cellulaires.

L'étude met en lumière les difficultés à trouver des différences cérébrales liées à l'autisme.

Les épines dendritiques sont essentielles pour la façon dont notre cerveau apprend et se souvient des informations.

La recherche se concentre sur l'arrêt des schémas d'ondes nuisibles dans les systèmes biologiques.

ApisTox offre des infos super importantes sur les effets des pesticides sur les abeilles.

Un modèle innovant éclaire comment les oiseaux volent ensemble en troupeaux.

Une méthode pour identifier les caractéristiques pertinentes dans des sous-ensembles de données.

CACTUS combine des LLMs et de la chimiinformatique pour aider à la découverte de médicaments et à l'analyse moléculaire.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse d'images pour la recherche sur le cancer.

Cet article explore comment les modèles mathématiques aident à prédire les épidémies.

Une nouvelle approche pour comprendre les réponses des anticorps aide les décisions de santé publique.

Cet article compare des méthodes pour identifier les espèces dans le suivi de la faune.

Explore des méthodes pour estimer le nombre de cellules en utilisant des fractions et des modèles mathématiques.

WISER améliore les prédictions de traitement du cancer grâce à des techniques de données innovantes.

Une nouvelle approche identifie des communautés stables dans les données Hi-C malgré le bruit.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage moléculaire en prenant en compte les relations entre les atomes.

Le modèle DemoVAE a pour but d'améliorer l'analyse des données d'IRMf en prenant en compte les facteurs démographiques.

drGAT utilise l'apprentissage automatique pour prédire comment les cellules réagissent aux médicaments.

Présentation de Prompt-DDG pour mieux comprendre les effets des mutations protéiques.

La recherche révèle des interactions complexes entre les prions sains et toxiques dans les maladies du cerveau.

Présentation de MAGE : une approche innovante pour expliquer les Graph Neural Networks en chimie.

SMART aide les scientifiques à simuler et comprendre les processus de signalisation cellulaire.

Nouveau modèle améliore la précision des prédictions pour les zones hydrophobes dans les protéines.

De nouvelles techniques en IA améliorent la prédiction et la conception de la structure des protéines.

Un nouveau cadre améliore les prédictions des propriétés moléculaires avec peu de données.

Une nouvelle approche améliore la précision du diagnostic du cancer de la vessie.

Cet article parle des méthodes d'analyse de sensibilité dans la modélisation biologique.

Découvre comment les larves de poisson-zèbre s'adaptent en nageant selon leur environnement.

La recherche met en avant le rôle des modèles de diffusion dans l'amélioration de l'exactitude de la rétrosynthèse.

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