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Uno studio ha scoperto che i monociti senescenti possono rivelare indicatori di salute fondamentali.

Questo articolo esamina come le forme irregolari si comportano quando rotolano su un'inclinazione.

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

Uno studio rivela l'importanza di MLT-11 nella struttura e funzione della cuticola durante la crescita.

Questo studio svela dettagli sull'espressione genica circadiana usando tecniche di sequenziamento avanzate.

I ricercatori analizzano la genetica del lievito per prevedere i tratti usando il machine learning.

Scopri il ruolo dei digrafi nelle relazioni e nelle strutture matematiche.

Questo articolo parla di metodi per ricostruire grafi usando query di distanza.

Un metodo per modellare sistemi dinamici con maggiore efficienza.

Nuovi dati migliorano la nostra comprensione delle proteine leganti l'RNA e dei loro ruoli tra le diverse specie.

Questo studio esamina come la temperatura influisce sull'overlap nel moto browniano ramificato.

La ricerca svela come le forze meccaniche influenzano la formazione dei dotti mammari.

Esplorare i legami tra relazioni biologiche e circuiti elettrici.

Questa ricerca mostra come la composizione lipidica influisce sulla crescita cellulare e sulla funzionalità della membrana.

Esplora le dinamiche delle equazioni differenziali con ritardo usando funzioni unimodali e le loro applicazioni.

Scopri come C. flexa si adatta al suo ambiente che cambia.

Le proteine adattatore dell'RNA aiutano a controllare la stabilità dell'mRNA e la produzione di proteine.

Questo studio mostra come le forme si trasformano in forme più semplici mantenendo il volume.

Scopri come le cisti reagiscono alla pressione e cosa significano in medicina.

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

La ricerca svela schemi importanti nella diffusione su grafi che cambiano nel tempo.

Un nuovo approccio per raggruppare i dati di dinamica molecolare per migliorare il design dei farmaci.

Uno studio mostra come gli oscillatori si sincronizzano all'interno di reti casuali nonostante le connessioni varie.

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

Nuovo metodo stima la crescita microbica senza dover fare tracciamenti dettagliati.

Questo articolo esplora fattori assenti e sparsi e il loro significato nella struttura delle parole.

Un nuovo modello migliora l'adattabilità dei robot ispirandosi ai meccanismi di crescita e risposta biologica.

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

Una panoramica sui cammini casuali nel tempo continuo e le loro applicazioni in vari settori.

Un nuovo metodo combina SINDy e ottimizzazione bayesiana per analizzare le DDE in modo efficiente.

ProtNote migliora le previsioni combinando sequenze di proteine e descrizioni testuali.

Esaminare come la disponibilità e la capacità influenzano il movimento delle particelle.

MAPred combina dati di sequenza e struttura per fare previsioni migliori sulla funzione degli enzimi.

Indagare sugli martingale additivi per rivelare le dinamiche di popolazione nel tempo.

Questo articolo parla di un nuovo modello per analizzare dati spatio-temporali.

Uno studio rivela come le particelle autopropulse influenzano il raggruppamento durante i cambiamenti di fase.

Una panoramica delle idee matematiche chiave e dei loro usi pratici.

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

Le tecniche di machine learning offrono nuove intuizioni su sistemi caotici imprevedibili.

Impara a stimare funzioni dai dati in sistemi dinamici usando vari modelli.