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

Cet article examine l'impact des big data sur la recherche en sciences de la vie.

Une technique non invasive capture en temps réel les changements de rigidité des tissus dans les embryons en développement.

Un outil en ligne qui rend l'analyse d'images accessible aux scientifiques sans compétences en programmation.

Cette approche innovante améliore l'imagerie des échantillons biologiques sans étiquettes.

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

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des tests de composés dans la découverte de médicaments.

CausalRegNet améliore l'apprentissage des structures causales grâce à une génération de données réalistes.

La recherche révèle des caractéristiques importantes pour choisir des antigènes efficaces dans la production d'anticorps.

Une nouvelle technique améliore l'estimation des relations biologiques à partir de données de niveau inférieur.

Un outil pour faciliter l'analyse des grandes images biologiques 3D.

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

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour classer des graphes en utilisant des caractéristiques structurelles de base.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie des gros spécimens biologiques grâce à des techniques avancées.

Explorer comment les GNN peuvent modéliser les interactions dans des systèmes complexes.

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

Stratégies pour améliorer la précision des données en microscopie à force magnétique.

Une nouvelle technique simplifie la segmentation 3D avec un minimum d'effort humain.

Utiliser le langage et des données expérimentales pour améliorer les prédictions de gènes dans la recherche sur les cellules uniques.

Examen des dépendances et des effets moyens pour améliorer la précision du modélisation.

ATAC-Diff améliore la qualité et l'analyse des données scATAC-seq grâce à des techniques innovantes.

De nouvelles techniques d'imagerie améliorent la clarté des échantillons biologiques à petite échelle.

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

Comprendre les techniques de réduction de dimension pour l'analyse de données complexes dans le secteur de la santé.

ProteinWeaver aide les chercheurs à visualiser les interactions des protéines et leurs rôles dans les fonctions biologiques.

Kaizen améliore l'analyse d'image sur ordinateur pour des diagnostics médicaux plus précis.

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

Un nouveau modèle améliore l'analyse de l'expression génétique dans les tissus en utilisant des données SRT.

Un nouvel algorithme améliore le comptage des motifs temporels dans les réseaux complexes.

Les microbes utilisent des techniques malines pour repérer des sources de nourriture en mouvement dans leur environnement.

Apprends comment l'étiquetage d'adjacence optimise le stockage et l'analyse des données graphiques.

Présentation de processus avancés pour une analyse circulaire de données efficace dans différents domaines.

Des chercheurs ont développé une méthode pour déduire les règles qui régissent les changements synaptiques lors de l'apprentissage.

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

Un aperçu du rôle de l'AMP-Net dans l'amélioration des techniques d'imagerie.

Une technique qui améliore les processus stochastiques en ajustant les taux de réinitialisation selon les états actuels.

Une nouvelle méthode pour s'assurer que les modèles génératifs sont précis et utiles en biologie.

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

Des chercheurs développent des méthodes d'imagerie améliorées en utilisant le matériau YAG et les solitons de Townes.

Des chercheurs ont développé stMMC, améliorant l'analyse spatiale des données d'expression génique.