Biologie quantitative - Méthodes quantitatives

Nouveau modèle améliore les prévisions des effets des molécules sur le comportement cellulaire.

PharmacoMatch utilise l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité du criblage des pharmacophores.

Un nouvel indice aide les chercheurs à étudier le comportement animal de manière plus précise.

Découvrez comment la dynamique de Langevin améliore l'estimation des paramètres par rapport aux méthodes traditionnelles.

Une étude montre que les variations de teint gênent les réseaux de neurones profonds dans la prédiction du cancer.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du diagnostic du cancer de la prostate grâce à une analyse avancée des tissus.

Un aperçu des microbiomes et leur importance pour la santé grâce à la métagénomique.

De nouvelles méthodes améliorent la génération et l'optimisation des séquences d'ARN, influençant la régulation des gènes.

Une étude montre comment l'anxiété influence les réactions aux traitements numériques pour la dépression.

De nouvelles technologies visent à améliorer les soins pour les patients atteints de cancers gynécologiques rares.

Des recherches révèlent de nouvelles découvertes sur la toxicité des PFAS et leurs effets sur la santé.

L'IA change la manière dont les chercheurs créent des cellules virtuelles pour étudier les processus biologiques.

Découvre comment la modélisation par agents et les nombres aléatoires aident la recherche en santé.

De nouvelles méthodes d'IA améliorent la planification de la thérapie par protons pour traiter le cancer.

Utiliser l'apprentissage automatique pour modéliser les signaux électriques dans le cœur.

Un aperçu de comment la prédiction conforme améliore la quantification de l'incertitude en biologie.

bioSBM connecte la structure de l'ADN avec des caractéristiques biochimiques pour mieux comprendre l'expression des gènes.

La radiomique IRM améliore le diagnostic du glioblastome en prédisant des marqueurs génétiques.

GATher améliore la prédiction des cibles médicamenteuses grâce à une technologie de graphes avancée.

Une nouvelle façon d’évaluer la connectivité cérébrale en utilisant la modélisation par équations structurelles.

De nouvelles méthodes clarifient le bruit de mesure en cytométrie en flux, ce qui améliore la fiabilité des données.

Combiner des données de séries temporelles et de perturbations améliore la compréhension des réseaux cellulaires.

Explore l'impact du régime ANTUR sur la perte de poids et la santé.

La méthode ADEPT améliore la réparation des valves cardiaques sans chirurgie.

Une étude propose un modèle pour mieux classer les nodules thyroïdiens et réduire les chirurgies inutiles.

GameOpt innove la conception des protéines grâce à des techniques d'optimisation efficaces.

Les hypergraphes et les ondelettes de diffusion offrent des insights plus profonds sur les interactions complexes des données.

Une nouvelle méthode simplifie la sélection de caractéristiques dans les simulations moléculaires en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Explore les concepts essentiels de la physique moléculaire et leurs applications pratiques.

Cet article examine comment les patterns de Turing se forment et sont analysés en utilisant l'analyse de données topologique.

Un aperçu de comment les neurones communiquent et de leur importance dans le fonctionnement du cerveau.

RL2 propose une méthode fiable pour évaluer la qualité des images médicales avec moins de ressources.

La forme des cellules donne des infos super importantes sur la santé et la classification des maladies.

HMR propose de meilleures prévisions pour la bioproduction, surtout pour la production d'anticorps monoclonaux.

L'outil d'IA Diffuser améliore la performance des enzymes de manière efficace et fiable.

LaGDif propose une nouvelle approche pour le repliement inverse des protéines.

Une approche fraîche améliore notre vision des interactions moléculaires.

Apprends comment les protéines trouvent leurs cibles dans des réseaux biologiques complexes.

Des chercheurs améliorent l'entraînement des modèles de protéines en utilisant des données variées et des méthodes efficaces.

Les valeurs de Shapley améliorent la prise de décision dans le profilage ADN et les domaines connexes.