Biologie quantitative - Méthodes quantitatives

Une nouvelle méthode pour identifier les infections à l'aide d'échantillons de sang et d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode simplifie l'analyse des interactions des neurones pour de meilleures compréhensions.

Multi-Peptide combine des modèles de données pour améliorer les prévisions du comportement des peptides.

Une nouvelle méthode améliore la clarté et l'efficacité dans la déconvolution en microscopie.

Le modèle VETE améliore les prédictions de réponse aux médicaments dans la recherche sur le cancer.

Un nouveau modèle donne des infos sur le comportement des tumeurs et les réponses aux traitements.

La recherche améliore les modèles en s'attaquant à l'incertitude dans les Équations Différentielles Universelles.

Une nouvelle technique réduit le travail manuel pour segmenter les images CryoET.

Alpha Flow-Lit améliore la génération de formes de protéines, rendant ça plus efficace et précis.

Un nouvel algorithme améliore la planification de synthèse en prenant en compte des matériaux de départ spécifiques.

Cette étude examine comment la coloration virtuelle fonctionne sur différents types de cellules et conditions.

Utiliser des données d'expression génique pour prédire les impacts chimiques sur la santé et l'environnement.

Des chercheurs mélangent la biologie structurale et la biologie des systèmes pour améliorer les modèles biologiques.

Un nouveau système améliore la classification des tissus grâce à des techniques d'apprentissage profond.

Les chercheurs utilisent le décodage spéculatif pour améliorer la rapidité et l'efficacité des prévisions chimiques.

La recherche présente Top-ML pour une meilleure prédiction de peptides anticancéreux en utilisant des caractéristiques topologiques.

DMRIntTk intègre des ensembles DMR pour des insights plus clairs sur le comportement des gènes.

Un aperçu de la façon dont les DGGs améliorent la compréhension des interactions dynamiques dans les systèmes.

Un aperçu des méthodes pour mesurer le comportement collectif dans les systèmes biologiques.

Une étude sur l'IA et les méthodes d'optimisation pour l'estimation des paramètres de différenciation cellulaire.

Standardiser des critères peut améliorer les outils d'IA pour détecter le carcinome basocellulaire.

MOLTOP offre un moyen simple de classer les graphes moléculaires de manière efficace.

Des chercheurs utilisent Fugaku pour accélérer l'analyse des données IRM.

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

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer les prévisions sur les combinaisons de médicaments contre le cancer.

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

La radiomique aide à améliorer le diagnostic et le traitement des maladies neurologiques grâce à l'imagerie médicale.

Un nouveau modèle aide à prédire les besoins en respirateurs, améliorant les soins aux patients en soins intensifs.

Des recherches montrent comment la maladie d'Alzheimer affecte les réseaux et la connectivité du cerveau.

Un aperçu de comment la segmentation d'action améliore notre compréhension des comportements animaux.

Analyser comment le comportement des gens influence les cycles des pandémies.

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

Explorer les difficultés à prédire le statut MGMT en utilisant l'IRM chez les patients atteints de gliome.

VariantKG aide les chercheurs à analyser les données génétiques et à comprendre les impacts sur la santé.

Explorer l'impact du carbone organique du sol sur la santé des sols et l'agriculture.

Explorer comment les plaquettes interagissent et forment des caillots dans le corps.

GraphAge utilise des données de méthylation de l'ADN pour prédire avec précision l'âge biologique.

Explorer de nouvelles façons de créer des copolymères efficaces pour diverses applications.

Explore le workflow bayésien en quatre étapes pour améliorer la modélisation écologique.

La recherche se concentre sur les caractéristiques des plantes en utilisant des techniques d'imagerie avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique.