Articoli più recenti per Ricerca Biomedica

Multi-Peptide combina modelli di dati per migliorare le previsioni sul comportamento dei peptidi.

La ricerca mette in luce i pesci zebra per studiare le interazioni delle cellule cerebrali e il potenziale di rigenerazione.

I ricercatori russi hanno creato un nuovo genoma umano standard con sequenziamento ad alta capacità.

La ricerca migliora la nostra comprensione dei trasportatori SLC e del loro ruolo nella salute.

I modelli linguistici grandi aiutano i ricercatori a generare ipotesi biomediche innovative.

Miniature crea miniature chiare per immagini tissutali multiplexate, aiutando la ricerca.

Una nuova tecnica permette di ottenere immagini dettagliate senza configurazioni complesse.

Indagare come le cellule infette rispondono attraverso diversi meccanismi di morte.

Questo studio analizza come i cambiamenti genetici in STAT1 influenzano la funzione immunitaria.

La ricerca mostra come la meccanica delle cellule cardiache influisca sui danni al nucleo.

I sistemi di iniezione contrattile giocano un ruolo fondamentale nelle infezioni virali.

Un approccio di test in due fasi semplifica le interazioni tra variabili genetiche numerose.

HeCiX-KG unisce i dati delle sperimentazioni cliniche con le intuizioni biologiche per migliorare lo sviluppo dei farmaci.

Esplora il ruolo dell'exocist nella trasporto di materiali all'interno delle cellule animali.

HiFIT migliora le previsioni dai dati omici ad alta dimensione per una migliore comprensione delle malattie.

Esaminare il ruolo dei biofilm nelle infezioni da Salmonella Typhi e le implicazioni per il trattamento.

Nuovo metodo estrae muco dalla trachea dei maiali per studiare le malattie polmonari.

La ricerca rivela nuovi metodi per studiare i granuli di stress nelle cellule durante le risposte allo stress.

Uno studio su come gli SLC trasportatori interagiscono e i loro impatti sulle funzioni cellulari.

Nuovi strumenti migliorano la comprensione dell'attività genica nei tessuti.

Nuovi metodi migliorano le previsioni per la ricerca sulla risposta immunitaria.

Nuovi strumenti migliorano lo studio dell'espressione genica nel sequenziamento dell'RNA.

La ricerca usa l'ottimizzazione e il machine learning per analizzare le infezioni respiratorie causate da Francisella tularensis.

Nuovi metodi migliorano la segmentazione semantica considerando le relazioni tra le classi.

Nuovi metodi combinano l'attività genica e la struttura dei tessuti per avere migliori informazioni sulle malattie.

Lo studio affina i metodi per la misurazione e la degradazione dei peptidi nei campioni biologici.

La ricerca svela la profondità di sequenziamento ottimale per rilevare lo splicing alternato nei tessuti umani.

Un nuovo metodo migliora la previsione dei target farmacologici usando tecniche di machine learning.

La ricerca rivela l'importanza delle reti astrocitarie nell'attività cerebrale e nella comunicazione.

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

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.

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

Path-LLM offre nuovi modi per creare embedding grafici significativi per diverse applicazioni.

Questo studio sviluppa modelli di organoidi per capire meglio la funzione del colon porcino.

Esplorando come le cellule rispondono ai segnali meccanici per vari processi biologici.

Nuovi metodi migliorano il raggruppamento dei pazienti per terapie oncologiche personalizzate.

Esplorando nuove tecniche per studiare il movimento dei fluidi nei materiali porosi.

Studi di ricerca su modelli di topo per capire meglio la malattia di Alzheimer e i possibili trattamenti.

Questo studio esamina come le proteine interagiscono e si posizionano nelle membrane cellulari.