La biologia - Bioinformatica

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per prevedere l'età biologica e i risultati di salute.

I progressi negli strumenti e nelle metodologie di editing genomico promettono nuove scoperte nella scienza.

Esplorare il ruolo dell'IA nel trovare nuovi usi per farmaci esistenti in malattie rare.

Monitorare le acque reflue aiuta a tenere d'occhio le malattie e a prendere decisioni per la salute pubblica.

Nuovi metodi migliorano le previsioni sulla risposta ai farmaci per avere opzioni di trattamento per il cancro migliori.

KinPFN usa il deep learning per accelerare l'analisi della piegatura dell'RNA.

I sistemi automatizzati migliorano la chiarezza e l'accuratezza delle tabelle delle risorse nei documenti scientifici.

REPORTH offre nuovi modi per analizzare le sequenze di DNA ripetitive nei batteri.

Nuovi strumenti AI migliorano la comprensione delle formazioni enzimatiche nelle cellule biologiche.

La ricerca esamina l'impatto della contaminazione negli studi sul viroma intestinale.

Esaminare come il microambiente tumorale influisce sulla risposta immunitaria nel cancro.

Uno sguardo critico ai metodi attuali per studiare la regolazione genica.

PSALM migliora le previsioni dei domini proteici grazie a tecniche di modellazione innovative.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle funzioni delle proteine usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo prevede proteine terapeutiche basate su dati approvati dalla FDA.

L'IA migliora la diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative legate a proteine ​​ripiegate male.

Il metodo SMINT integra dati per analizzare gli ambienti cellulari dei gliomi.

Carafe migliora il rilevamento dei peptidi negli studi DIA grazie a una generazione innovativa di librerie spettrali.

CELL-Diff migliora l'imaging delle proteine e la previsione delle sequenze per la ricerca biologica.

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

Introdurre assunzioni sugli intervalli per migliorare l'analisi dei dati biologici.

Nuovi modelli migliorano le previsioni della funzione genica utilizzando dati genomici individuali.

Nuove tecniche migliorano l'identificazione dei batteri per decisioni di trattamento più rapide.

Le ricerche mettono in evidenza il ruolo del gene iPLA2-VIA nello sviluppo del sistema nervoso della Drosophila.

RNAinformer rivoluziona il design dell'RNA permettendo previsioni di sequenza accurate per strutture complesse.

Un nuovo dataset migliora l'accuratezza delle previsioni per la resistenza agli antibiotici nei lab clinici.

La ricerca mette in evidenza le differenze nell'attività cerebrale durante la distrazione e la concentrazione.

La ricerca svela come genetica e ambiente influenzano la spavalderia e la timidezza nei pesci medaka.

BBATProt usa il deep learning per migliorare l'accuratezza nella previsione della funzione delle proteine.

Valutare il controllo del FDR nella proteomica è fondamentale per risultati di ricerca affidabili.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità filogenetica negli studi di epidemiologia genomica.

La ricerca rivela modelli genetici legati alla gravità del COVID-19 e agli effetti a lungo termine.

DeepVul collega i dati genetici per prevedere le risposte ai farmaci nei pazienti oncologici.

PocketXMol unisce approcci molecolari per un miglior design dei farmaci e analisi molecolare.

Questo studio analizza come diversi metodi di correzione influenzano il cambio di fase nel DNA.

Un nuovo strumento punta a semplificare le importazioni di dataset dal repository UCI.

Valutare i modelli di AI per la loro capacità di seguire le procedure di laboratorio.

Sottolineando l'attenzione diseguale su alcuni geni negli studi scientifici.

Questo studio valuta i metodi per prevedere come i peptide mutati si legano alle proteine.

Esaminare le difficoltà nello studio delle proteine antiche e le possibili soluzioni.