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LoVis4u propose un moyen simple de visualiser plusieurs régions génomiques rapidement.

Examiner les problèmes de gestion des données dans les études d'expression génique scRNA-seq.

Examiner l'équilibre entre les droits des participants et la complexité des données dans les études multi-omiques.

easybio simplifie le marquage des cellules uniques avec CellMarker2.0 pour une analyse plus rapide.

MUSTARD améliore l'analyse des données de séquençage RNA à cellule unique multi-échantillons.

Une approche multimodale améliore les prédictions de l'expression génique dans la recherche biologique.

MetagWGS simplifie l'analyse des données métagénomiques complexes pour les chercheurs.

Cette recherche met en lumière les fonctions essentielles des transporteurs SLC dans les processus cellulaires.

On vous présente AsaruSim pour simuler des jeux de données de séquençage d'ARN à cellule unique de manière réaliste.

p53 régule des gènes essentiels pour la santé cellulaire et la prévention du cancer.

ConDecon propose une approche nouvelle pour étudier les abondances cellulaires dans les tissus biologiques.

Des scientifiques découvrent des structures et des fonctions diverses des protéines d'Orthornavirus.

Cet article examine les approches traditionnelles et les modèles de langage basés sur les protéines pour étudier l'évolution des protéines.

Des chercheurs développent des outils pour mieux étudier les microorganismes incultivables et leurs besoins en croissance.

Un nouvel algorithme améliore la récupération du signal à partir de mesures bruyantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de la structure des protéines et la précision de classification.

Typhi Mykrobe simplifie l'identification des souches de typhoïde résistantes aux antibiotiques.

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

GoldPolish-Target améliore la précision et l'efficacité de l'assemblage du génome.

gLM2 utilise des données diverses pour améliorer la modélisation biologique et la compréhension.

Nouveau modèle améliore l'étude des organismes marins unicellulaires et de leurs rôles métaboliques.

Les chercheurs combinent des infos génétiques et des relations phylogénétiques pour mieux estimer les taux de croissance.

Découvre comment le quilting en cluster s'attaque aux défis de l'apprentissage en patchwork avec des ensembles de données incomplets.

Spacedust améliore l'analyse des clusters de gènes en utilisant les structures protéiques et le contexte génomique.

De nouvelles méthodes améliorent la gestion des données pour le séquençage par nanopore, renforçant l'efficacité de l'analyse.

Une étude examine la fiabilité des méthodes de lecture de l'ADN pour mesurer les tailles de génome.

De nouveaux outils améliorent l'analyse des ensembles de données de transcriptomique spatiale pour la recherche.

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

De nouvelles méthodes combinent l'activité des gènes et la structure des tissus pour obtenir de meilleures idées sur les maladies.

Un aperçu des avancées dans l'analyse et la visualisation du pangenome.

NeKo facilite la création de réseaux d'interaction biologiques en utilisant des données et des connaissances.

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

Explore comment les données génomiques aident à étudier la propagation et l'évolution des germes.

Cet article explore comment les cellules eucaryotes ont évolué et leurs liens avec les archées et les bactéries.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité phylogénétique dans les études d'épidémiologie génomique.

Des recherches révèlent des relations complexes entre les bactéries Legionellaceae et leurs rôles écologiques.

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

SHARP améliore la résolution des matrices de contact Hi-C, ce qui donne de meilleures infos génomiques.

Cette étude présente une méthode pour mieux classer les sous-types de cancer en utilisant des données omiques.

Améliorer les soins aux patients grâce à une meilleure compréhension des variants génétiques.