この記事では、バイオインフォマティクスにおける成功するベンチマーキングシステムの基本を説明しています。
Izaskun Mallona, Charlotte Soneson, Ben Carrillo
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計量生物学
RSSF-BIASはアナリストと研究者をつなげて、バイオイメージ解析サービスを改善するんだ。
Mélodie Ambroset, Marie Anselmet, Clément Benedetti
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AIを使って顕微鏡画像のクリアさを向上させる新しい方法について学ぼう。
Harshith Bachimanchi, Giovanni Volpe
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新しいシステムがバイオインフォマティクスでのツール評価を簡単にするベンチマーキングを簡素化したよ。
Izaskun Mallona, Almut Luetge, Ben Carrillo
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研究がSERSと深層学習を組み合わせて、尿サンプルを使ったより良い健康診断を実現する。
Jihan K. Zaki, Jakub Tomasik, Jade A. McCune
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バイオマーカーはパーソナライズされた治療を導いて、健康評価を改善するんだ。
Frederik F. Flöther, Daniel Blankenberg, Maria Demidik
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ジョン・ホップフィールドの研究がAIや生命についての理解をどう変えてるか探ってみよう。
William Bialek
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新しいアプローチがヒルベルト曲線を使って分子配列解析を強化する。
Sarwan Ali, Tamkanat E Ali, Imdad Ullah Khan
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RNA-GPTがRNAとその機能に関する研究をどのように革新しているかを見てみよう。
Yijia Xiao, Edward Sun, Yiqiao Jin
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PathoGen-Xは、より良い癌の生存予測のために画像データとゲノムデータを組み合わせてる。
Akhila Krishna, Nikhil Cherian Kurian, Abhijeet Patil
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研究者たちが細胞が治療にどう反応するかを予測するより速い方法を開発した。
Yanshuo Chen, Zhengmian Hu, Wei Chen
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K-merは科学者がDNAの断片をつなぎ合わせて微生物をよりよく理解するのに役立つんだ。
Abdulkadir Celikkanat, Andres R. Masegosa, Thomas D. Nielsen
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シャープレイ値はDNAプロファイリングや関連分野での意思決定を向上させる。
Lauren Elborough, Duncan Taylor, Melissa Humphries
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新しい方法が、安全な経路と配列を使ってRNAアセンブリの効率と精度を向上させてるよ。
Francisco Sena, Alexandru I. Tomescu
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機械学習を使って遺伝子変異の重要性を明らかにする。
Youssef Boulaimen, Gabriele Fossi, Leila Outemzabet
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この記事では、2型糖尿病の早期発見のための遺伝子データの利用について話してるよ。
Aurora Lithe Roy, Md Kamrul Siam, Nuzhat Noor Islam Prova
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新しい方法がベイジアンフレームワークでニューラルネットワークを使った意思決定分析を改善するんだ。
Dominik Straub, Tobias F. Niehues, Jan Peters
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脳の神経細胞が情報を処理する速度を調べてる。
Roxana Zeraati, Anna Levina, Jakob H. Macke
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研究によると、EEGが気を散らすものの中で視覚的な集中を追跡できることがわかった。
Yuanyuan Yao, Wout De Swaef, Simon Geirnaert
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脳が情報、記憶、感情をどう処理するかを探ってみよう。
Volker Tresp, Hang Li
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ニューラルネットワークがどのように学習して適応していくかを見てみよう。
Christian Schmid, James M. Murray
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研究によると、神経の変動が学習の効果やスピードに影響を与えることがわかったよ。
Tomoki Kurikawa, Kunihiko Kaneko
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DriftNetは生物の学習プロセスを真似て、AIが継続的に学ぶ能力を高めるんだ。
Jin Du, Xinhe Zhang, Hao Shen
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脳の機能と人工知能における伝播波の役割を探る。
T. Anderson Keller, Lyle Muller, Terrence J. Sejnowski
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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。
Alon Duvall
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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。
Dario Borrelli
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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。
Shuhei A. Horiguchi, Tetsuya J. Kobayashi
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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。
Rodrigo Henrique Ramos, Yago Augusto Bardelotte, Cynthia de Oliveira Lage Ferreira
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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。
Luis F Seoane, Henry Secaira-Morocho, Ester Lázaro
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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。
Gesina Menz, Stefan Engblom
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遺伝子調節の仕組みをレストランの例えで学ぼう。
Amit Kumar Das
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技術が化学者たちに効率的な反応経路を見つける手助けをしている様子。
Adittya Pal, Rolf Fagerberg, Jakob Lykke Andersen
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エージェントベースのモデリングとランダム数が健康研究をどう助けるかを学ぼう。
Daniel J. Klein, Romesh G. Abeysuriya, Robyn M. Stuart
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生物学における適合予測が不確実性の定量化をどう改善するかを見てみよう。
Alberto Portela, Julio R. Banga, Marcos Matabuena
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bioSBMは、DNAの構造と生化学的特徴を結びつけて、遺伝子発現の理解を深めるんだ。
Alex Chen Yi Zhang, Angelo Rosa, Guido Sanguinetti
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MRIラジオミクスは、遺伝子マーカーの予測を通じて神経膠腫の診断を改善する。
Stanislav Kozák
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GATherは、高度なグラフ技術を使って薬のターゲット予測を改善するよ。
David Narganes-Carlon, Anniek Myatt, Mani Mudaliar
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構造方程モデリングを使って脳のコネクティビティを評価する新しいアプローチ。
G. Marrelec, A. Giron
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新しい方法がフローサイトメトリーの測定ノイズを明確にして、データの信頼性を高めるよ。
Amudhan Krishnaswamy-Usha, Gregory A. Cooksey, Paul Patrone
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時系列と摂動データを組み合わせることで、細胞ネットワークの理解が深まるよ。
Stephen Y Zhang
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GIFFLARはグラフニューラルネットワークを使って糖鎖の特性予測を改善する。
Roman Joeres, Daniel Bojar
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新しい方法で、進んだ機械学習技術を使ってRNAの距離予測が改善されたよ。
Jiaxing Yang
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トレーニング不要のガイダンスが離散拡散モデルを使って分子生成をどう変えてるかを発見しよう。
Thomas J. Kerby, Kevin R. Moon
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GameOptは効率的な最適化手法を使ってタンパク質設計を革新してるよ。
Melis Ilayda Bal, Pier Giuseppe Sessa, Mojmir Mutny
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PocketFlowは、タンパク質-リガンド相互作用の知識を使ってタンパク質ポケットのデザインを強化する。
Zaixi Zhang, Marinka Zitnik, Qi Liu
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薬のデザインに関する新しいアプローチが、タンパク質の柔軟性に対する理解を深める。
Zaixi Zhang, Mengdi Wang, Qi Liu
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モデル予測におけるタンパク質-リガンド相互作用の重要性を考察する。
David Errington, Constantin Schneider, Cédric Bouysset
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新しいツールがAIを使って化学反応の収量予測を改善したよ。
Xiao Hu, Ziqi Chen, Bo Peng
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研究は、結核菌がミトコンドリアの機能とどのように相互作用するかを明らかにしている。
Shannon Quinn, Amr Abbadi, Seyed Alireza Vaezi
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細胞が複雑な生物環境で自分の役割をどう決めるかを調査中。
Sean T. Vittadello, Léo Diaz, Yujing Liu
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非対称分裂が大腸癌細胞の成長にどう影響するかを調べる。
Domenico Caudo, Chiara Giannattasio, Simone Scalise
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この記事では、細胞接着と組織の流動性の関係を調べているよ。
Soumyadipta Ray, Santidan Biswas, Dipjyoti Das
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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。
Gesina Menz, Stefan Engblom
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カプセル収縮について学ぼう、その原因や、どんな風に乳房再建に影響するか。
Yuqi Xiao, Leah Edelstein-Keshet, Alain Goriely
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この記事では、科学者たちが心拍リズムや不整脈をどのように研究しているかについて話してるよ。
Luiz F. B. Caixeta, Matheus H. P. Gonçalves, M. H. R. Tragtenberg
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細胞は人生を形作る選択をする; 彼らが運命をどう決めるかを探ろう。
Lucy Ham, Taylor E. Woodford, Megan A. Coomer
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腫瘍細胞が移動するか成長するかを選ぶ方法を調べてる。
R. Thiessen, M. Conte, T. L. Stepien
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動脈硬化が心臓にどんな影響を与えるか、そしてそれに対抗する方法を学ぼう。
Joseph P. Ndenda, Michael G. Watson, Ashish Misra
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この記事では、動物の発生中の組織の形状変化のメカニズムについて考察しています。
Nikolas H. Claussen, Fridtjof Brauns
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新しい技術がデータ駆動型モデルを使って前立腺癌の治療を改善しようとしてるよ。
Elena Beretta, Cecilia Cavaterra, Matteo Fornoni
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研究が、イカの皮膚の色素細胞が成長する際の驚くべき行動を明らかにした。
Robert J. H. Ross, Giovanni D. Masucci, Chun Yen Lin
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PathoGen-Xは、より良い癌の生存予測のために画像データとゲノムデータを組み合わせてる。
Akhila Krishna, Nikhil Cherian Kurian, Abhijeet Patil
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カプセル収縮について学ぼう、その原因や、どんな風に乳房再建に影響するか。
Yuqi Xiao, Leah Edelstein-Keshet, Alain Goriely
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ゼブラフィッシュがどんなふうに独特なストライプを作るのか、細胞の相互作用を通じて知ってみて。
Robert Jencks
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心臓細胞の違いを調べることで、心臓モデルの改善や医療が向上するかもしれない。
Alejandro Nieto Ramos, Elizabeth M. Cherry
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新しいアプローチはがん治療の効果や患者ケアを改善することを目指してるよ。
Jason Sonith
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エージェントベースのモデリングとランダム数が健康研究をどう助けるかを学ぼう。
Daniel J. Klein, Romesh G. Abeysuriya, Robyn M. Stuart
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学びとチームワークが進化のプロセスをどう形作るか。
Conor Houghton
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多様性指標が生物多様性保全活動にどう影響するかに迫る。
Martin Frohn, Kerry Manson
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新しいモデルは、種の進化的関係を理解するのに役立つ。
Tianyu Xie, Musu Yuan, Minghua Deng
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アグロエコロジーと持続可能な農業の手法を探ってるよ。
Julian Talbot, Pascal Viot, David Colliaux
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生物が変わる環境に合わせて生き残るための戦略をどうやって適応させるか。
Rubén Calvo Ibáñez, Miguel Ángel Muñoz, Tobias Galla
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疫病モデルが病気の広がりのダイナミクスをどう示すかを調べる。
Joan Ponce, Horst R. Thieme
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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。
Shuhei A. Horiguchi, Tetsuya J. Kobayashi
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