反応ネットワークにおける単調性と収束性の重要性を探る。
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機械学習が革新的な方法で合成生物学を進化させていることを発見しよう。
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drGATは、細胞が薬にどう反応するかを予測するために機械学習を使ってるよ。
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技術は生物システムのバイオマーカーを選ぶ方法を改善する。
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新しいアプローチが薬物反応予測のための分子生成を向上させる。
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SMARTは、科学者が細胞シグナル伝達プロセスをシミュレートして理解するのに役立つ。
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アラビドプシス・タリアナの複雑なサーカディアン・クロックシステムを調査中。
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周波数応答が生化学ネットワークの研究にどう役立つかを見てみよう。
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WENDYは、最小限の時間点データを使って遺伝子調節ネットワークの推定を簡素化するよ。
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バイ菌センサーは、健康や環境の状態を監視するために工学的に改良されたバイ菌を使ってるんだ。
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E. coliの代謝を研究や応用のために分析するための集中したモデル。
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ノイズと転写バーストが遺伝子ネットワークに与える影響を探る。
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研究によると、THz波が医療用途のためにタンパク質にどのように影響を与えるかが明らかになった。
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ブールネットワークが生物間の相互作用をどうモデル化するかを見てみよう。
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エピジェネティックメモリーが世代を超えて特性にどう影響するか探る。
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研究によると、細胞は個々の特性が変わってもコミュニケーションを適応させる方法を明らかにした。
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反応拡散システムにおける複雑な相互作用のダイナミクスを探る。
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MRBMを紹介するよ、より良い生物プロセスの表現のために。
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この記事では、境界が生化学システムにおけるマルコフ連鎖の収束にどのように影響するかを検討します。
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C. elegansの神経モチーフを分析すると、神経系の機能についての洞察が得られるよ。
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この記事では、バクテリアが環境応答や適応のためにcAMPをどう使うかを見ていくよ。
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遺伝子調節ネットワークを探ることと、それが細胞の機能や安定性に与える重要性。
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新しいモデルが遺伝子の活動と細胞の分類の理解を向上させてる。
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新しい方法が遺伝子調節ネットワークを使って遺伝子発現の予測を改善したよ。
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画期的な量子アルゴリズムが遺伝子調節ネットワークのアトラクター探索を改善した。
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この記事では、生物プロセスにおける反応ネットワークの役割と感度分析手法について探ります。
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アクティブラーニングが生物研究の実験をどう最適化するかを発見しよう。
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研究は、p53のような生物システムへの変動の影響を明らかにしている。
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粒子の相互作用を調べることは、生物学や化学の進歩にとって重要だよ。
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TE-PWSは複雑なシステムにおける情報の流れを正確に評価することができるよ。
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新しい方法が生化学反応のタイミング予測を改善する。
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サーカディアンリズムは温度が変わっても安定を保ってて、複雑な生物学的メカニズムを明らかにしてるんだ。
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この記事では、アルツハイマーにおける脳信号に対する有毒タンパク質の影響を探ります。
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研究によると、一時的な遺伝子の変化がバクテリアに持続的な影響を与えることがわかってるよ。
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CRISPR技術におけるリソース競争に対処するための戦略、より良い遺伝子制御のために。
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この記事では、反応ネットワークにおける単調性と非拡張性について説明しています。
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ネットワークがどんなふうに進化するかを、重複-多様性モデルと多様性の非対称性を使って探ってみて。
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Kullback–Leiblerダイバージェンスを使った生物集団の制御に新しいアプローチ。
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新しいアプローチががんのドライバー遺伝子とその相互作用についてのより深い洞察を提供する。
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研究によると、Qファージは遺伝子型ネットワークを通じて異なる温度に適応することがわかった。
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Hes1の振動は、脳細胞の適切な発達とコミュニケーションにとって重要だよ。
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