Biologie quantitative - Réseaux moléculaires

Découvre comment le machine learning fait avancer la biologie synthétique avec des méthodes innovantes.

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

Les techniques améliorent comment on choisit des biomarqueurs pour les systèmes biologiques.

Une nouvelle méthode améliore la génération de molécules pour prédire la réponse aux médicaments.

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

En train d'explorer le système complexe de l'horloge circadienne chez Arabidopsis thaliana.

Un aperçu de comment la réponse en fréquence aide à étudier les réseaux biochimiques.

WENDY simplifie l'inférence des réseaux de régulation des gènes en utilisant un minimum de données temporelles.

Les capteurs bactériens utilisent des bactéries modifiées pour surveiller la santé et les conditions environnementales.

Un modèle ciblé pour analyser le métabolisme d'E. coli pour la recherche et les applications.

Explorer les effets du bruit et des éclats de transcription sur les réseaux génétiques.

Des recherches révèlent comment les protéines peuvent être influencées par des ondes THz pour des applications médicales.

Un aperçu de comment les réseaux booléens modélisent les interactions biologiques.

Explorer comment la mémoire épigénétique influence les traits à travers les générations.

Une étude révèle comment les cellules s'adaptent à la communication malgré les changements des propriétés individuelles.

Explorer les dynamiques des interactions complexes dans les systèmes de réaction-diffusion.

Présentation de MRBM pour une meilleure représentation des processus biologiques.

Cet article examine comment les frontières affectent la convergence des chaînes de Markov dans les systèmes biochimiques.

Analyser les motifs neuronaux chez C. elegans révèle des trucs sur le fonctionnement du système nerveux.

Cet article examine comment les bactéries utilisent le cAMP pour réagir à l'environnement et s'adapter.

Explorer les réseaux de régulation génétique et leur importance dans la fonction et la stabilité des cellules.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension de l'activité des gènes et de la classification des cellules.

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

Un algorithme quantique révolutionnaire améliore la recherche d'attracteurs dans les réseaux de régulation génétique.

Cet article explore le rôle des réseaux de réaction dans les processus biologiques et les méthodes d'analyse de sensibilité.

Découvrez comment l'apprentissage actif optimise les expériences en recherche biologique.

Des recherches montrent l'impact des fluctuations sur des systèmes biologiques comme p53.

Étudier les interactions entre les particules est super important pour faire avancer la biologie et la chimie.

TE-PWS permet d'évaluer précisément le flux d'infos dans des systèmes complexes.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions de temps dans les réactions biochimiques.

Les rythmes circadiens gardent la stabilité malgré les températures changeantes, révélant des mécanismes biologiques complexes.

Cet article explore l'impact des protéines toxiques sur la signalisation cérébrale dans la maladie d'Alzheimer.

Des recherches montrent comment des changements génétiques temporaires peuvent avoir des effets durables chez les bactéries.

Stratégies pour gérer la compétition des ressources dans la technologie CRISPR pour un meilleur contrôle des gènes.

Cet article explique la monotonie et la non-expansivité dans les réseaux de réactions.

Explore comment les réseaux évoluent en utilisant des modèles de duplication-divergence et l'asymétrie de divergence.

Une nouvelle approche pour contrôler les populations biologiques en utilisant la divergence de Kullback–Leibler.

Une nouvelle approche offre des perspectives plus profondes sur les gènes responsables du cancer et leurs interactions.

Une étude révèle comment le phage Q s'adapte à différentes températures grâce à des réseaux de génotypes.

L’oscillation de Hes1 est cruciale pour le bon développement et la communication des cellules cérébrales.