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Une nouvelle méthode améliore les prévisions des interactions entre protéines et ARN pour de meilleures compréhensions des maladies.

Un aperçu des méthodes pour aligner des séquences et des structures protéiques.

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

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour prédire les fonctions et les réactions des enzymes.

Hypermut aide les chercheurs à identifier et gérer les mutations virales de manière efficace.

SPONGE simplifie la création et la mise à jour des réseaux régulatoires de gènes.

D2Deep aide à distinguer les mutations génétiques liées au cancer qui sont nuisibles de celles qui ne le sont pas.

Voici LSD600, un jeu de données axé sur les liens entre les facteurs de style de vie et les maladies.

De nouvelles méthodes améliorent la recherche de similarités protéiques au niveau des domaines.

Auto-ParAdvisor améliore la précision de l'assemblage des transcrits RNA-seq grâce à une sélection de paramètres personnalisée.

Découvre comment PaSiMap aide à révéler les relations dans les séquences de protéines.

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

GreedyMini améliore le traitement des données en recherche génétique en optimisant la sélection des minimizers.

Nouvelles méthodes GPU accélèrent l'analyse du pangéome, améliorant la recherche génétique.

deepSpecas aide les chercheurs à identifier des événements d'épissage alternatif à partir de données RNA-Seq avec une grande précision.

RCANE propose une méthode économique pour prédire les SCNAs en utilisant des données RNA-seq.

Les chercheurs comparent les constructions de génome GRCh37 et GRCh38, révélant des différences clés dans la détection des variants.

FMSI propose un nouveau moyen de gérer les données de séquençage ADN de manière efficace.

Découvrez comment les Multi-Context Seeds améliorent l'analyse des données génétiques et la recherche de correspondances.

Une étude révèle comment les gènes et la consommation d'oméga-3 affectent les niveaux d'inflammation.

De nouvelles techniques renforcent l'efficacité dans l'organisation des données biologiques complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les chercheurs analysent les données génétiques de manière efficace.

Découvre comment les k-mers aident à comprendre l'information génétique et à faire avancer la recherche biologique.

Cet article examine les automates de Watson-Crick et leur rôle dans l'analyse des structures d'ADN circulaires.

Des recherches montrent des motifs d'ARN importants et leur rôle dans les processus cellulaires.

Découvrez comment AlphaFold améliore notre compréhension des formes et des fonctions des protéines.

Les K-mers simplifient les comparaisons de séquences ADN, rendant ça plus efficace en bioinformatique.

Un nouveau flux de travail simplifie la recherche en bioinformatique pour l'analyse du cancer en utilisant des données multi-omiques.

Vcfexpress simplifie la gestion des données génétiques avec rapidité et des options de personnalisation.

Un nouveau modèle améliore la précision des prédictions pour les protéines liant l'ADN chez les plantes.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité de la détection et de l'analyse des motifs d'ARN.

RNApysoforms améliore la façon dont les chercheurs visualisent les isoformes d'ARN et leurs niveaux d'expression.

wgatools simplifie l'alignement du génome entier avec des outils polyvalents pour les chercheurs.

De nouveaux outils améliorent les prédictions des réponses des cellules T aux peptides.

ExonViz simplifie la création de diagrammes génétiques pour les chercheurs et les cliniciens.

Devider aide les scientifiques à analyser les variantes génétiques avec une meilleure précision.

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

Explorer les complexités des réarrangements du génome et l'importance des arrangements médians.

Apprends à analyser efficacement des séquences d'ADN en utilisant des k-mers et l'entropie de Shannon.

Count2Multiply améliore l'efficacité de la multiplication de matrices directement dans les systèmes de mémoire.