La biologia - Bioinformatica

Esplorare il ruolo dei grafi della conoscenza nei trattamenti personalizzati per il cancro.

Nuovo modello migliora l'accuratezza nella previsione delle interazioni DNA-proteina.

I ricercatori migliorano le previsioni sul legame tra proteine e DNA usando metodi avanzati e machine learning.

Nuovi metodi aiutano a migliorare l'accuratezza dei test prenatali e la ricerca.

Miniature crea miniature chiare per immagini tissutali multiplexate, aiutando la ricerca.

PGGB offre un approccio fresco per costruire grafi pangenoma senza pregiudizi.

HERMES prevede gli effetti delle mutazioni proteiche, aiutando nella ricerca medica e nello sviluppo di farmaci.

Come la selezione dei dati di addestramento influisce sulle previsioni dei modelli linguistici delle proteine.

Nuove tecniche rivelano cambiamenti nelle reti cerebrali man mano che invecchiamo.

Nuovo metodo migliora i modelli proteici affrontando le preoccupazioni per la sicurezza.

Spacedust migliora l'analisi dei cluster genici usando le strutture proteiche e il contesto genomico.

Nuovi metodi migliorano la gestione dei dati per il sequenziamento a nanopore, aumentando l'efficienza dell'analisi.

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

Metodi innovativi mirano a migliorare le previsioni sul trattamento del cancro.

ViVAE migliora lo studio dei dati a singola cellula grazie a tecniche di riduzione dimensionale avanzate.

HairSplitter offre un approccio innovativo per differenziare i ceppi microbici usando lunghe letture.

Il nuovo strumento SAFAARI migliora la precisione nell'annotazione delle singole cellule e nell'integrazione dei dati.

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.