La biologia - Bioinformatica

Scopri le funzioni e l'importanza delle lncRNA in diversi organismi.

Uno sguardo alle complessità nel trattare la malattia di Chagas e la resistenza ai farmaci in aumento.

L'analisi omica offre spunti sulle interazioni molecolari e sui meccanismi delle malattie.

Scoprire come l'RNA interagisce con le proteine oltre al codice proteico.

Nuovi metodi migliorano la precisione nel prevedere i tempi di ritenzione usando il machine learning.

Come AI e ricercatori umani si uniscono per affrontare le sfide più difficili della scienza.

Scopri come scExplorer semplifica l'analisi del sequenziamento RNA a singola cellula.

TDC-2 migliora la ricerca nello sviluppo di farmaci grazie a un accesso ai dati migliore e modelli multimodali.

TreePPL semplifica gli studi evolutivi con una programmazione facile da usare.

I ricercatori studiano le zanzare infettate da Wolbachia per ridurre le malattie arbovirali.

BiaPy rende l'analisi delle bioimmagini accessibile ai ricercatori senza abilità di codifica.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dell'AML attraverso il sequenziamento dell'RNA e il machine learning.

Il modello FAbCon migliora l'analisi e la generazione degli anticorpi per soluzioni sanitarie migliori.

Un nuovo modello prevede le risposte delle cellule cancerose ai trattamenti usando l'espressione genica.

CLUEY migliora il clustering delle cellule e la comprensione biologica negli omics a singola cellula.

I ricercatori presentano IMMClock, uno strumento per misurare l'invecchiamento delle cellule immunitarie.

La ricerca mette in luce i piccoli RNA regolatori e il loro impatto sui batteri.

Scopri come i modelli linguistici delle proteine aiutano a capire il comportamento e le interazioni delle proteine.

Esplorare il ruolo e la rilevazione della modifica del DNA 6mA.

I scienziati usano MPOGAN per creare nuovi peptidi antimicrobici promettenti.

Scopri come le piattaforme cloud migliorano l'efficienza nella ricerca sulla dinamica molecolare.

Esplora come le proteine si adattano ai cambiamenti attraverso metodi di ricerca intelligenti.

Esplora il ruolo e l'importanza degli organelli senza membrana nella funzione cellulare.

Gli scienziati usano il lievito a gemmazione per studi genetici innovativi tramite il metodo PIPO.

MMseqs2-GPU accelera l'analisi delle proteine e potenzia le capacità di ricerca.

DreaM migliora la chiarezza negli studi DNA-proteina riducendo il rumore nei dati.

Usare l'apprendimento automatico per migliorare la diagnosi e la previsione nel mieloma multiplo.

Esplorare l'importanza delle strutture G4 nella medicina e nella scoperta di farmaci.

QT-WEAVER migliora l'accuratezza nella comprensione delle relazioni tra le specie usando alberi filogenetici.

Scopri come i geni influenzano i tratti e le difficoltà nello studiarli.

Il formato Zarr migliora l'efficienza nella gestione di grandi dataset genetici rispetto a VCF.

Un progetto mira a migliorare la qualità e l'accessibilità dei dati genomici batterici.

Nuovi metodi migliorano la nostra comprensione dell'espressione genica nella salute e nella malattia.

Una panoramica sugli anticorpi, la loro importanza e il nuovo AACDB.

Uno sguardo a come Chimaera aiuta a prevedere le strutture del DNA e la loro importanza.

Gli scienziati hanno sviluppato DeepCellTypes per analizzare e capire meglio le interazioni cellulari nei tessuti.

Studiando come le nostre scelte alimentari influenzano la salute.

Nuovi modelli migliorano le previsioni sull'efficacia dei farmaci contro il cancro su diverse linee cellulari.

Seq2pHopt-2.0 fa un salto avanti nella ricerca sugli enzimi con previsioni di pH migliori.

Un nuovo metodo rivela informazioni su come i tumori cancerosi si sviluppano nel tempo.