細菌の遺伝学が抗生物質耐性や病原性にどう影響するかを探る。
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細菌の遺伝学が抗生物質耐性や病原性にどう影響するかを探る。
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BrST-Netは、標準の組織サンプルを使って乳がんの遺伝子活性を予測する。
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遺伝子発現を調べることで、遺伝学と患者の結果との関係が明らかになる。
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新しいモデルが遺伝子発現データを使って病気の薬のマッチングを改善したよ。
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BioSequence2Vecは、生物学的配列から数値的な埋め込みを効率的に作成するのを簡単にするよ。
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新しい研究でパーキンソン病に関連する遺伝的マーカーの可能性が明らかになった。
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ViralVectorsは、大量のウイルス遺伝子データの分析を簡素化して、より良い公衆衛生の意思決定をサポートしてるよ。
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DiscoGenは、ノイズの多いデータをクリーンにして、遺伝子調節ネットワークの分析を改善するんだ。
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画像と遺伝子データを組み合わせて、がんの生存予測を改善する方法。
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単一細胞プロテイン研究における欠損データの対処法ガイド。
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GeneGPTは、NCBI APIを使って正確なゲノムの回答を提供するために言語モデルを強化するよ。
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新しいアルゴリズムが複雑な衛星DNA構造の理解を向上させる。
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Virus2Vecを紹介するね、アライメントなしでウイルス分類を早くする方法だよ。
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シングルセルRNAシーケンシングデータを分析するための使いやすいツール。
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ゲノムデータの分析の複雑さと進行中の進展を見てみよう。
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新しいモデルが合成遺伝データを改善して、診断と治療をより良くする。
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ゲノムの変化が進化と生物多様性にどう影響するかを探る。
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この記事では、遺伝子選択と機械学習を使って癌の検出を改善する新しい方法について話してるよ。
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GTEDは、グラフ表現を通じて遺伝子配列を比較する方法を提供しているよ。
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マイクロバイオーム、消化、メンタルウェルビーイングのつながりを探る。
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生物の配列を生成して複雑なパズルを解くための新しいモデル。
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GenSpectrum Chatは、誰でもCOVID-19の変異株について迅速で明確な回答を提供するよ。
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機械学習の新しい手法が乳がんの生存率の理解を深める。
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新しい方法が長いDNAリードと短いDNAリードを使ってゲノムアセンブリを改善する。
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ゲノムデータから結果を予測する新しいツールが遺伝子研究を進化させる。
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RNAベロシティは、遺伝子発現を分析することで細胞がどのように進化するかを理解するのに役立つんだ。
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MIXALIMEは、高度な統計モデルを使って遺伝学におけるアレル特異的発現の研究を強化するんだ。
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Pool-seqのバイアスを修正して正確な遺伝的洞察を得る方法を学ぼう。
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研究によると、HTLV-1に感染した細胞の白血病に関連する重要な遺伝的変化が明らかになった。
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新しい方法がDNA圧縮を改善してデータストレージを効率的にしてるよ。
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DNABERT-2はトークナイゼーション技術の向上でゲノムデータ分析を強化する。
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ProStは、原核生物を研究している研究者のためにゲノムデータ管理を効率化するよ。
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研究者たちは、計算手法を使ってリボスイッチの作成を強化するためにlibLEARNAを開発した。
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regulASは、研究者のために遺伝子発現データの分析を簡単にしてくれるよ。
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研究では、VAEを使って肺機能に関連する遺伝マーカーを見つけてるよ。
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新しい方法が、異なるデータセット間でのデータの整合性と比較を強化する。
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ZIPTFとC-ZIPTFは、分析技術の向上を通じて複雑なデータの洞察を高めるよ。
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新しい方法でノイズの多い生物学的シーケンスの分析精度が向上した。
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新しいアプローチがノイズの多いバイオメディカルラベルの品質を向上させる。
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ナノポアシーケンシングのリアルタイム処理は、精度を向上させてコストを抑える。
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新しい対策が生物システムにおける有向グラフの洞察を提供する。
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