La biologia - Bioinformatica

Un nuovo formato semplifica l'archiviazione e l'analisi dei dati per la microscopia ad alta capacità.

Questo studio analizza come i cambiamenti genetici in STAT1 influenzano la funzione immunitaria.

Un nuovo metodo di pooling migliora l'IA per una migliore rilevazione del cancro.

Esplora il processo della senescenza cellulare e le sue implicazioni per la salute e l'invecchiamento.

Nuovi metodi nello sviluppo degli anticorpi migliorano i trattamenti per infezioni e malattie.

Il nuovo metodo GENBAIT migliora la selezione dei sottoinsiemi di proteine per studi cellulari.

Pool PaRTI migliora l'analisi delle proteine rendendo migliore la rappresentazione dei dati e le intuizioni biologiche.

AlphaFold3 sembra promettente nel prevedere le strutture delle proteine amiloidi, aiutando la ricerca sulle malattie.

Un nuovo modo per misurare le forze nelle cellule in sviluppo migliora la nostra comprensione della formazione dei tessuti.

Questo studio mostra come i virus influiscono sull'espressione genica e contribuiscono alle malattie.

ProPEC migliora le previsioni delle mutazioni delle proteine virali usando modelli di deep learning.

Gli scienziati migliorano la comprensione delle interazioni proteiche per migliorare i trattamenti delle malattie.

Uno strumento innovativo per progettare sequenze di RNA in base alle loro forme.

La ricerca usa il machine learning per analizzare i metaboliti nei pazienti con insufficienza cardiaca.

HiFIT migliora le previsioni dai dati omici ad alta dimensione per una migliore comprensione delle malattie.

Nuovi strumenti migliorano l'analisi dei dataset di trascrittomica spaziale per la ricerca.

PDGrapher prevede obiettivi genici per strategie di trattamento farmacologico efficaci.

Metodi nuovi migliorano la classificazione dei peptidi anticancro per cure contro il cancro più efficaci.

I ricercatori affrontano problemi nella scRNA-seq con il pooling dei campioni e l'identificazione dei doppioni.

Nuovi strumenti migliorano lo studio del DNA antico, aumentando precisione e sensibilità.

Nuovi metodi migliorano la nostra comprensione della variazione genetica e delle sue implicazioni.

Nuovi strumenti migliorano la comprensione dell'attività genica nei tessuti.

Gli RNA non codificanti influenzano la crescita muscolare e la salute, rivelando nuovi obiettivi terapeutici.

VR-Omics semplifica l'analisi dei dati di transcriptomica spaziale per i ricercatori.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni e del comportamento delle cariche proteiche.

L'evoluzione di AlphaFold migliora le previsioni accurate delle strutture proteiche per la scienza e la medicina.

Nuovi metodi migliorano le previsioni per la ricerca sulla risposta immunitaria.

DigestR semplifica lo studio della decomposizione delle proteine, aiutando la ricerca in vari ambiti.

I ricercatori hanno sviluppato MAAS per identificare meglio i gruppi di cellule tumorali nei tumori.

Questo articolo esamina come il danneggiamento influisce sulle valutazioni della qualità delle immagini MRI.

Nuovi strumenti migliorano lo studio dell'espressione genica nel sequenziamento dell'RNA.

Nuovi metodi permettono di ottenere leganti peptidici efficaci solo a partire da sequenze proteiche.

Nuovi metodi di machine learning migliorano le previsioni dei siti allosterici nelle proteine.

La ricerca mette in evidenza il legame tra il microbiota intestinale e l'ipertensione.

Esplorare il ruolo dei geni dei batteri intestinali nelle malattie epatiche come la cirrosi.

L'algoritmo ReconcILS migliora l'accuratezza nel confronto tra alberi genetici e alberi di specie.

La ricerca usa l'ottimizzazione e il machine learning per analizzare le infezioni respiratorie causate da Francisella tularensis.

Prolfquapp semplifica l'analisi delle proteine per gli scienziati con strumenti facili da usare.

Presentiamo un nuovo metodo per prevedere i siti di legame del DNA nelle proteine usando il deep learning.

Un nuovo modello migliora le previsioni su dove si legano le proteine, aiutando la scoperta di farmaci.