Articoli più recenti per Sequenziamento dell'RNA a singole cellule

La ricerca svela il complesso ciclo di vita del parassita che causa la malattia di Chagas.

Un nuovo framework valuta i modelli di IA che prevedono le reazioni delle cellule ai cambiamenti.

Il nuovo modello CFGen migliora la generazione di dati sintetici a singola cellula per avere migliori approfondimenti nella ricerca.

Decima migliora le previsioni dell'espressione genica a partire dalle sequenze DNA in diverse condizioni.

Esplorando come le cellule cardiache decidano di crescere o morire sotto stress.

Cytomarker unisce l'esperienza umana e l'analisi computerizzata per progettare pannelli di anticorpi.

Nuovi modelli migliorano la comprensione dell'attività genica e della classificazione cellulare.

Questo approccio usa l'ontologia cellulare per migliorare l'analisi dei dati di RNA-seq a cellula singola.

Presentiamo LEGEND, un metodo per analizzare l'espressione genica tra tipi cellulari e tessuti.

Esaminando le interazioni geniche attraverso metodi innovativi di sequenziamento RNA a singola cellula.

La ricerca mette in luce le differenze legate all'età nel trattamento della leucemia mieloide acuta.

Beaver aiuta gli scienziati a decifrare le funzioni dei geni con maggiore precisione.

Nuove tecniche migliorano l'efficacia della terapia con cellule T CAR contro il cancro.

Combinare il trasporto ottimale e i modelli strutturali migliora l'interpretazione dei dati a livello di singola cellula.

Un nuovo approccio migliora la comprensione delle interazioni geniche nelle singole cellule.

PaSCient migliora la comprensione delle malattie analizzando i dati cellulari dei singoli pazienti.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo più veloce per prevedere come le cellule reagiscono ai trattamenti.

ZiPo offre un metodo innovativo per analizzare l'espressione genica negli studi su singole cellule.

Un nuovo strumento migliora la comprensione del ruolo dei mitocondri nelle malattie.

scRegNet combina modelli per migliorare le previsioni delle interazioni geniche.

scVital collega i dati sui topi e sul cancro umano per avere migliori informazioni sui trattamenti.

CORTADO aiuta gli scienziati a identificare con precisione marcatori cellulari unici per una comprensione migliore.

p-ClustVal migliora i metodi di clustering per analizzare dati biologici complessi.

I ricercatori scoprono nuove informazioni nel trattamento del cancro alla prostata e nel comportamento delle cellule.

Un nuovo sistema migliora le previsioni nella scoperta di farmaci analizzando le risposte cellulari.

Nuovi metodi migliorano l'analisi del sequenziamento dell'RNA e la comprensione del comportamento cellulare.