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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.

Une nouvelle méthode qui améliore la segmentation des cellules dans les images de microscopie pour la recherche biologique.

Une nouvelle méthode améliore la construction des arbres évolutifs en utilisant l'apprentissage profond.

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

BALM utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la précision de la découverte de médicaments.

Une méthode pour nettoyer les graphes bruyants et améliorer les performances des GNN.

La recherche met en avant que la composition en acides aminés est essentielle pour comprendre la fonction des protéines.

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.

Les cellules réagissent aux changements en utilisant des facteurs de transcription pour survivre.

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

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

MultiCOAP améliore l'analyse des données de comptage provenant de plusieurs études, en s'attaquant à la complexité et à la surdispersion.

moPepGen améliore la détection des protéines à partir de variations génétiques, ouvrant de nouvelles pistes de recherche.

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

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

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

De nouveaux réseaux de neurones améliorent l'analyse des relations de données complexes et dirigées.

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

Découvrez comment l'apprentissage profond change notre compréhension du comportement des protéines.

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

Un nouveau modèle améliore l'analyse des protéines en capturant efficacement des infos structurelles.

StrainPGC améliore la compréhension des souches microbiennes et de leurs impacts sur la santé.

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

GIFFLAR améliore les prédictions des propriétés des glycans en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Explorer le rôle des 3-sunlets dans l'analyse phylogénétique et le partage des gènes.

De nouvelles méthodes améliorent notre compréhension de l'expression des gènes en santé et en maladie.

Un aperçu de comment Chimaera aide à prédire les structures d'ADN et leur importance.

Les scientifiques utilisent des modèles booléens pour comprendre des interactions biologiques complexes et faire des prédictions.

De nouvelles techniques améliorent le stockage et la recherche des données k-mer génomiques.

Un nouvel outil prédit les interactions de l'eau autour des protéines pour améliorer la conception des médicaments.

ZiPo propose une nouvelle méthode pour analyser l'expression génique dans les études sur les cellules uniques.

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

SCOTCH améliore notre compréhension de l'expression génique et de la variation d'isoformes dans des cellules uniques.

Explore comment le réarrangement du génome impacte l'évolution, les maladies et la fonction des gènes.

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

Un cadre qui accélère la programmation dynamique en bioinformatique, rendant la recherche plus efficace.

RNAmigos2 simplifie la découverte de médicaments ciblant l'ARN, améliorant les prédictions de liaison des composés.

DockFormer améliore les prédictions sur la façon dont les protéines et les petites molécules interagissent.