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La recherche utilise l'optimisation et l'apprentissage automatique pour analyser les infections respiratoires causées par Francisella tularensis.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation sémantique en prenant en compte les relations entre les classes.

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

Une étude améliore les méthodes de mesure et de dégradation des peptides dans les échantillons biologiques.

Des recherches montrent la profondeur de séquençage optimale pour détecter l'épissage alternatif dans les tissus humains.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de cibles médicamenteuses en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Des recherches montrent l'importance des réseaux d'astrocytes dans l'activité et la communication du cerveau.

KinPFN utilise l'apprentissage profond pour accélérer l'analyse du repliement de l'ARN.

Cytomarker combine l'expertise humaine et l'analyse par ordinateur pour concevoir des panels d'anticorps.

Présentation des hypothèses d'intervalle pour améliorer l'analyse des données biologiques.

RNAinformer révolutionne la conception d'ARN en permettant des prédictions de séquences précises pour des structures complexes.

Path-LLM propose de nouvelles façons de créer des embeddings de graphes significatifs pour diverses applications.

Cette étude développe des modèles d'organoïdes pour mieux comprendre la fonction du colon porcin.

Explorer comment les cellules réagissent aux signaux mécaniques pour divers processus biologiques.

De nouvelles méthodes améliorent le regroupement des patients pour des thérapies contre le cancer personnalisées.

Explorer de nouvelles techniques pour étudier le mouvement des fluides dans des matériaux poreux.

Des études de recherche sur des modèles de souris pour mieux comprendre la maladie d'Alzheimer et les traitements potentiels.

Cette étude examine comment les protéines interagissent avec et se positionnent dans les membranes cellulaires.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données de séquençage d'ARN à cellule unique.

De nouveaux modèles améliorent la précision de la recherche pharmaceutique et réduisent la dépendance aux tests sur les animaux.

MGPfact améliore la compréhension des données de séquençage d'ARN à cellule unique.

Une approche flexible pour gérer les données manquantes dans la recherche intégrée.

Évaluer les LLM pour la performance en classification médicale et reconnaissance d'entités.

De nouvelles stratégies de masquage améliorent l'apprentissage des anticorps et la précision des prévisions.

Un nouveau regard sur la spécificité des TCR remet en question les méthodes plus anciennes.

Un nouveau cadre simplifie l'intégration des métadonnées dans les études sur le microbiome.

Un aperçu de comment les microbulles améliorent la qualité des images échographiques.

Voici LEGEND, une méthode pour analyser l'expression des gènes à travers les types de cellules et les tissus.

Un nouveau modèle génère des signaux synthétiques pour une meilleure analyse des données de santé.

Une nouvelle approche pour regrouper des articles biomédicaux en utilisant l'algorithme de Max-Cut récursif.

MIROSLAV propose une approche innovante pour étudier l'activité des animaux et les rythmes circadiens.

On vous présente des méthodes de clustering améliorées pour organiser efficacement des articles médicaux.

Cet article parle des avancées en tomographie à rayons X nano-computée pour la recherche biologique.

Les motifs linéaires courts sont des acteurs clés dans la communication cellulaire et les interactions protéiques.

Une nouvelle méthode pour étiqueter les ensembles de données biomédicales de manière efficace et précise.

La technologie des nanopores améliore la classification des peptides en utilisant des signaux électriques et de l'apprentissage automatique.

Les lipides sont essentiels pour le fonctionnement et la santé des cellules, avec des recherches en cours qui révèlent leur importance.

Explore les rôles essentiels des caveolines chez différents organismes.

Un nouveau design de moteur améliore la précision des opérations guidées par IRM.

Explorer comment la structure des graphes influence les prédictions dans les graphes de connaissances biomédicales.