Questo articolo presenta un metodo per modellare l'attività neurale usando RNN a basso rango.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Questo articolo presenta un metodo per modellare l'attività neurale usando RNN a basso rango.
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Uno strumento innovativo per progettare sequenze di RNA in base alle loro forme.
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Uno studio rivela comportamenti complessi delle larve di mosca della frutta in risposta al loro ambiente.
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Studiare come le condizioni affollate influenzano il movimento e l'interazione delle proteine nelle cellule.
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L'evoluzione di AlphaFold migliora le previsioni accurate delle strutture proteiche per la scienza e la medicina.
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La ricerca fa luce sul comportamento dei microtubuli e sul loro ruolo nei processi cellulari.
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L'algoritmo ReconcILS migliora l'accuratezza nel confronto tra alberi genetici e alberi di specie.
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Esaminare come definire e identificare la morte cellulare nei sistemi biologici.
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Una nuova tecnica migliora la comprensione delle mutazioni nell'evoluzione virale.
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Un nuovo modello migliora le previsioni su dove si legano le proteine, aiutando la scoperta di farmaci.
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Nuovi strumenti migliorano le previsioni della struttura dell'RNA e aiutano a identificare omologhi falsi.
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Nuove scoperte sulle capacità di AlphaFold di prevedere le strutture proteiche e i suoi limiti.
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NeKo semplifica il processo di creazione di reti di interazione biologica usando dati e conoscenze.
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Chai-1 prevede le forme delle biomolecole, migliorando il design dei farmaci e la ricerca biologica.
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Un nuovo metodo migliora la previsione dei target farmacologici usando tecniche di machine learning.
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KinPFN usa il deep learning per accelerare l'analisi della piegatura dell'RNA.
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PSALM migliora le previsioni dei domini proteici grazie a tecniche di modellazione innovative.
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Scopri come le query sui sottografi migliorano l'analisi dei grafi e le previsioni sui dati.
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Carafe migliora il rilevamento dei peptidi negli studi DIA grazie a una generazione innovativa di librerie spettrali.
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ARROW-Diff genera in modo efficiente grandi grafi realistici utilizzando passeggiate casuali.
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Analizzare i motivi neurali in C. elegans svela intuizioni sul funzionamento del sistema nervoso.
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Questo studio valuta i metodi per prevedere come i peptide mutati si legano alle proteine.
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Gli scienziati usano il machine learning per identificare gli enzimi che degradano i rifiuti di plastica.
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Un nuovo metodo per generare peptidi con input di sequenza singola migliora la scoperta di farmaci.
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Un nuovo metodo migliora le previsioni dell'espressione genica usando reti di regolazione genica.
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SOFA integra variabili guida per migliorare l'analisi dei dati multi-omici.
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Nuove strategie migliorano la velocità e l'accuratezza nella lavorazione del DNA a lettura lunga.
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Uno sguardo alle sfide di ricostruire sequenze ancestrali attraverso le eliminazioni.
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FilmCPI migliora la scoperta di farmaci affrontando l'imbalance nei dati e aumentando l'efficienza delle previsioni.
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Il nuovo modello di deep learning BPfold migliora le previsioni della struttura RNA.
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Scopri come l'apprendimento attivo ottimizza gli esperimenti nella ricerca biologica.
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Un nuovo modello migliora la previsione degli effetti dei farmaci sulle cellule cancerose.
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Una panoramica sugli alberi LED e il loro ruolo nello studio dell'evoluzione delle specie.
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Uno sguardo ai metodi per allineare sequenze e strutture proteiche.
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Presentiamo LEGEND, un metodo per analizzare l'espressione genica tra tipi cellulari e tessuti.
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Capire gli eventi di reticolazione nelle reti filogenetiche e le loro implicazioni per l'evoluzione.
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Nuovo framework aiuta a prevedere le interazioni proteiche, specialmente per i coralli.
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Uno sguardo alle previsioni di AlphaFold2 e ai possibili fraintendimenti nelle strutture proteiche.
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Diverse versioni di Cell Ranger influenzano in modo significativo i risultati dell'analisi dei dati scRNA-seq.
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Nuovi metodi migliorano la ricerca di somiglianze proteiche a livello di dominio.
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