Biologia quantitativa - Metodi quantitativi

FlowArtist combina posizione e velocità per ottenere migliori intuizioni sui dati.

Nuovo metodo migliora l'efficienza dei test di gruppo per la rilevazione di patogeni.

Uno studio svela problemi con previsioni gonfiate nella ricerca fMRI.

Capire i ranghi delle specie svela connessioni fondamentali per gli ecosistemi e la conservazione.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel monitoraggio delle cellule vive tramite analisi video.

La ricerca mostra come i modelli di machine learning possano migliorare l'accuratezza tra diversi gruppi di pazienti.

Nuovo strumento semplifica l'analisi del tessuto cardiaco per ottenere migliori informazioni sulle malattie.

L'IA aiuta a ridurre il danno da luce nella microscopia a fluorescenza, migliorando l'osservazione delle cellule vive.

Uno sguardo alle interazioni delle proteine e al loro ruolo nella comprensione della variante Omicron.

Progressi nel decifrare come le persone si concentrano sui suoni usando l'attività cerebrale.

Un nuovo metodo di deep learning migliora i modelli 3D dalle immagini di cryo-EM.

Rivoluzionare la ricerca sulla comunicazione animale con integrazione audio e linguistica innovativa.

UQSA aiuta i ricercatori a quantificare l'incertezza nei modelli biologici e ad analizzare la sensibilità.

Valutare l'efficacia del deep learning nella precisione e plausibilità del docking molecolare.

Uno studio mostra come le strutture e le sequenze delle proteine evolvono nel tempo.

La ricerca migliora l'accuratezza nella previsione delle crisi epilettiche grazie all'analisi EEG e alla selezione delle caratteristiche.

Un modo semplificato per stimare la prevalenza delle malattie usando test combinati e individuali.

Usare dati e machine learning per prevedere cambiamenti strutturali in biologia e ingegneria.

Indagare su come i pesci interagiscono con le esche robotiche svela lacune nella mimetizzazione.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle previsioni nella scoperta di farmaci usando i dati di bioattività.

Questo metodo migliora il rilevamento dei disturbi cerebrali mantenendo sicuri i dati dei pazienti.

I modelli di apprendimento automatico possono personalizzare le dosi di farmaci per migliori risultati nei trapianti.

Un nuovo metodo migliora i modelli continui usando dati di simulazione discreti nella ricerca biologica.

Un metodo per studiare come gli animali scelgono i loro percorsi e habitat.

Un nuovo metodo prevede l'età del cervello a livello di voxel per ottenere informazioni migliori.

Uno strumento di machine learning valuta il rischio di cancro ai polmoni entro cinque anni.

Metodi innovativi mirano a migliorare l'accuratezza e l'efficienza dell'imaging del cancro al fegato.

Uno sguardo a come Bacillus subtilis si adatta tramite motilità e formazione di biofilm.

COBRA migliora l'analisi di sopravvivenza grazie a una selezione delle variabili e integrazione del modello più efficaci.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione dei tessuti nelle diapositive di biopsia rimuovendo artefatti.

Un nuovo modello migliora le previsioni delle interazioni tra farmaci nei pazienti che prendono più medicinali.

Un manuale completo per preparare articoli usando un modello di rivista.

Questa ricerca migliora i metodi per identificare i parametri nei modelli di equazioni differenziali ordinarie.

Indagare come il citoscheletro risponde allo stress nelle cellule.

Un nuovo metodo aiuta a capire come gli esseri viventi interagiscono nel tempo.

DCAlign migliora la velocità e l'accuratezza dell'allineamento delle sequenze genetiche utilizzando l'Analisi di Accoppiamento Diretto.

Un nuovo metodo migliora le previsioni usando un sistema grammaticale gerarchico.

La ricerca svela come si comportano le mosche della frutta nel tempo, collegando invecchiamento e ambiente.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle etichette biomediche rumorose.

Un nuovo metodo migliora come i modelli interpretano i campioni di tessuto nella rilevazione del cancro.