Articoli più recenti per Biologia Computazionale

Un nuovo modello migliora la previsione degli effetti dei farmaci sulle cellule cancerose.

Una panoramica sugli alberi LED e il loro ruolo nello studio dell'evoluzione delle specie.

Uno sguardo ai metodi per allineare sequenze e strutture proteiche.

Presentiamo LEGEND, un metodo per analizzare l'espressione genica tra tipi cellulari e tessuti.

Capire gli eventi di reticolazione nelle reti filogenetiche e le loro implicazioni per l'evoluzione.

Nuovo framework aiuta a prevedere le interazioni proteiche, specialmente per i coralli.

Uno sguardo alle previsioni di AlphaFold2 e ai possibili fraintendimenti nelle strutture proteiche.

Diverse versioni di Cell Ranger influenzano in modo significativo i risultati dell'analisi dei dati scRNA-seq.

Nuovi metodi migliorano la ricerca di somiglianze proteiche a livello di dominio.

Auto-ParAdvisor migliora l'accuratezza dell'assemblaggio dei trascritti RNA-seq mediante la selezione di parametri su misura.

Un nuovo metodo che migliora la segmentazione delle cellule nelle immagini di microscopia per la ricerca biologica.

Un nuovo metodo migliora la costruzione degli alberi evolutivi usando il deep learning.

Nuovi strumenti migliorano l'efficienza nell'indicizzazione e nella ricerca di dati genomici.

BALM usa l'apprendimento automatico per migliorare l'accuratezza nella scoperta di farmaci.

Un metodo per pulire grafi rumorosi e migliorare le prestazioni delle GNN.

La ricerca evidenzia che la composizione degli amminoacidi è fondamentale per capire la funzione delle proteine.

GreedyMini migliora l'elaborazione dei dati nella ricerca genetica ottimizzando la selezione dei minimizer.

Nuovi metodi GPU accelerano l'analisi del pangenoma, migliorando la ricerca genetica.

Le cellule reagiscono ai cambiamenti usando fattori di trascrizione per sopravvivere.

Nuovi metodi migliorano le previsioni di tempistica nelle reazioni biochimiche.

Nuove tecniche aumentano l'efficienza nell'organizzazione di dati biologici complessi.

MultiCOAP migliora l'analisi dei dati di conteggio da più studi, affrontando complessità e sovradispersione.

moPepGen migliora la rilevazione delle proteine dalle variazioni genetiche, aprendo nuove strade nella ricerca.

Questo articolo esamina gli automi di Watson-Crick e il loro ruolo nell'analisi delle strutture circolari del DNA.

I K-mer rendono più semplici i confronti di sequenze di DNA, migliorando l'efficienza nella bioinformatica.

Nuovi algoritmi migliorano l'efficienza nella rilevazione e analisi dei motivi RNA.

Nuove reti neurali migliorano l'analisi delle relazioni complesse e dirette nei dati.

Esplorando le complessità dei riarrangiamenti genomici e il significato degli arrangiamenti mediani.

Scopri come il deep learning sta cambiando il nostro modo di capire il comportamento delle proteine.

Impara a analizzare efficacemente le sequenze di DNA usando k-mer e l'entropia di Shannon.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle proteine catturando efficacemente le informazioni strutturali.

StrainPGC migliora la comprensione dei ceppi microbici e dei loro effetti sulla salute.

Uno sguardo a come la previsione conforme migliora la quantificazione dell'incertezza in biologia.

GIFFLAR migliora le previsioni delle proprietà dei glicosidi usando reti neurali grafiche.

Esplorare il ruolo dei 3-sunlet nella analisi filogenetica e nella condivisione genica.

Nuovi metodi migliorano la nostra comprensione dell'espressione genica nella salute e nella malattia.

Uno sguardo a come Chimaera aiuta a prevedere le strutture del DNA e la loro importanza.

Gli scienziati usano modelli booleani per capire interazioni biologiche complesse e fare previsioni.

Nuove tecniche migliorano lo stoccaggio e la ricerca dei dati k-mer genomici.

Un nuovo strumento prevede le interazioni dell'acqua attorno alle proteine per migliorare il design dei farmaci.