Articoli più recenti per Ricerca sul Cancro

Esaminando come RBM7 influisce sulla progressione del cancro attraverso lo splicing alternativo.

Esplorare come il machine learning migliora la comprensione del cancro al pancreas attraverso i dati omici.

I ricercatori sviluppano un modello per spiegare il movimento delle cellule e l'interazione con le superfici.

La ricerca svela collegamenti genetici con gli esiti del cancro al colon e potenziali miglioramenti nei trattamenti.

La ricerca mette in evidenza il ruolo di PLOD2 nei sarcomi dei tessuti molli e nella risposta immunitaria.

Un nuovo strumento semplifica l'analisi dell'attività genica nei campioni di tessuto.

Nuovi metodi migliorano lo studio dell'attività delle chinasi nelle malattie.

Esplorare come le caratteristiche nella biologia evolvono nel tempo per prevedere il comportamento dei sistemi.

La ricerca esplora il ruolo di HER2 nella resistenza al cancro alla prostata e le potenziali strategie di trattamento.

Nuovo metodo di imaging usa reti neurali per analisi dei tessuti più veloce a supporto della ricerca sul cancro.

I ricercatori puntano su TM4SF4 per migliorare i risultati per i pazienti con HCC.

Uno studio rivela come la forma delle cellule influisca sul movimento e sulle interazioni in ambienti densi.

Uno studio rivela come l'HBV e l'HCV influenzano l'HCC tra i generi.

Uno studio analizza le proteine nel sangue che influenzano il rischio di CRC nelle persone in sovrappeso.

GET migliora la comprensione dei fattori di trascrizione in vari tipi di cellule umane.

I ricercatori usano il machine learning per analizzare le cellule cancerose e migliorare le strategie di trattamento.

La ricerca esplora gli effetti dei tetraedri di DNA sui macrofagi associati ai tumori per il trattamento del cancro.

Un nuovo esame del sangue sembra promettente nel rilevare i tumori pancreaticobiliari in fase precoce.

EFL-3 influenza il comportamento e lo sviluppo delle cellule staminali in C. elegans.

La ricerca svela i meccanismi dietro le risposte cellulari ai rotture del DNA.

La ricerca mostra il legame tra aumento del peso corporeo e rischio di cancro.

I ricercatori analizzano il comportamento delle cellule usando modelli cinetici per scoprire i modelli di movimento.

La ricerca svela informazioni fondamentali sull'attività genica in risposta ai trattamenti.

Prdm1 regola le cellule immunitarie fondamentali per combattere il cancro e le infezioni.

Esplorare come l'analisi geometrica può migliorare la nostra comprensione del cancro.

La ricerca mostra che gli engagers bispecifici potrebbero migliorare le terapie per il cancro alla prostata.

La ricerca mostra quanto sia importante l'ADAMTS5 nella diffusione del cancro ovarico e nella sopravvivenza dei pazienti.

Le ricerche mettono in evidenza metodi migliori per la diagnosi precoce del cancro ai polmoni usando i dati dei pazienti.

La ricerca rivela come le cellule basali si trasformano in cellule luminali nella ghiandola mammaria.

Nuove scoperte su come gli ambienti tumorali influenzano la sopravvivenza e lo sviluppo del cancro.

Un nuovo metodo semplifica le simulazioni degli alberi genealogici, migliorando l'efficienza della ricerca biologica.

SELECTOR utilizza dati diversi per prevedere con precisione la sopravvivenza dei pazienti oncologici.

Uno studio rivela tassi significativi di infezione da HPV tra le donne nel sud dello Zambia.

Questo studio fa luce sulle interazioni geniche e sul loro impatto nei trattamenti per il cancro.

Il sequenziamento a lettura lunga offre approfondimenti più dettagliati sulla genetica del cancro e sulle opzioni di trattamento.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dell'espressione genica nei tessuti.

Studiare i geni potrebbe portare a trattamenti migliori per i tumori dell'ipofaringe e dei polmoni.

Questo studio esamina la migrazione delle cellule di glioma utilizzando tecniche matematiche avanzate.

I ricercatori scoprono geni chiave legati alla sopravvivenza nel cancro ai reni.

Mappare i tassi di cancro aiuta a indirizzare le interventi di salute pubblica in modo efficace.