Explore des méthodes pour estimer le nombre de cellules en utilisant des fractions et des modèles mathématiques.
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La science de pointe expliquée simplement
Explore des méthodes pour estimer le nombre de cellules en utilisant des fractions et des modèles mathématiques.
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WISER améliore les prédictions de traitement du cancer grâce à des techniques de données innovantes.
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MethylBERT améliore l'analyse de la méthylation de l'ADN pour un meilleur diagnostic et traitement du cancer.
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Renseigne-toi sur l'adénocarcinome pulmonaire et les avancées récentes dans les options de traitement.
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Nouvelles infos sur le rôle de SH3D21 dans la progression et le traitement du carcinome hépatocellulaire.
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Une nouvelle approche améliore l'identification des signatures mutations dans les études sur le cancer.
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Des recherches montrent des pistes potentielles pour améliorer le traitement du TNBC.
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PoweREST améliore la détection de l'activité génétique dans les études de transcriptomique spatiale.
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Cette étude examine les traits génétiques de différents sous-types de cancer du sein.
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Cette étude examine comment le doublement du génome entier influence le développement et le traitement du cancer.
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Des chercheurs développent des inhibiteurs pour mieux étudier le rôle de l'UBE2D dans la gestion des protéines.
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Des recherches montrent le potentiel des quadruplexes G dans le traitement du cancer et du VIH.
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Les microARN sont des régulateurs clés de l'expression génétique liés à diverses conditions de santé.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse vidéo de la cystoscopie pour la détection du cancer de la vessie.
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USP37 stabilise l'hélicase CMG, garantissant une réplication de l'ADN précise sous stress.
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Des recherches montrent comment l'activation des TLR pourrait réduire la production de chaînes légères nocives dans le myélome.
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La recherche dévoile une méthode pour analyser la réplication de l'ADN avec une précision améliorée.
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SiSIFUS améliore la clarté des images en imagerie de durée de fluorescence pour les études biologiques.
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De nouvelles méthodes et des robots transforment le traitement du cancer.
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La recherche présente une nouvelle méthode pour améliorer la classification des polypes lors des coloscopies.
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Une nouvelle technique améliore la comparaison des données cellulaires entre différents tissus et études.
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Un nouveau cadre améliore les prédictions des résultats du cancer de la vessie en utilisant l'apprentissage profond.
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Metient propose des idées nouvelles sur la métastase du cancer et ses modèles complexes.
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Un aperçu de l'APC/C et de son rôle dans la division cellulaire.
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BC-SELECT aide à prédire les réponses au traitement chez les patientes atteintes de cancer du sein en utilisant des données d'expression génique.
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Les cellules immunitaires adaptent leur mouvement pour combattre efficacement les infections.
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Des recherches montrent des thérapies potentielles combinant le blocage de MLKL et de HHT pour le cancer colorectal.
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L'étude montre comment les mutations du p53 influencent le comportement des cellules cancéreuses du sein.
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Une étude révèle les rôles des protéines liant l'ARN dans le cancer du foie et les thérapies potentielles.
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Cette étude examine le potentiel de l'IA pour classifier les sous-types de cancer de l'ovaire.
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Des recherches montrent que MAFG joue un rôle clé dans le comportement agressif du mélanome et sa résistance aux traitements.
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Des recherches montrent que CBF-β joue un rôle crucial dans la progression du cancer du rein.
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Des recherches montrent des différences génétiques qui influencent les résultats du cancer du sein selon les groupes raciaux.
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Examiner le comportement des cellules et leurs interactions dans la gestion des nutriments et des déchets.
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Une étude révèle de nouveaux marqueurs génétiques pour le cancer du poumon dans des populations diverses.
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Approches innovantes pour étudier la progression du cancer et les stratégies de traitement.
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La kinase Abl1 est essentielle dans la gestion des processus cellulaires et le développement du cancer.
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Le carcinome adénoïde kystique pose des défis de traitement importants à cause de ses caractéristiques uniques.
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L'apprentissage fédéré et l'apprentissage par transfert améliorent l'efficacité et la précision dans la détection du cancer.
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La recherche sur la migration cellulaire avec des microlanes et des inhibiteurs révèle des infos importantes.
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