bioIBは、重要な生物学的洞察を保持しつつ、単一細胞RNAシーケンシングデータを簡素化します。
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がん細胞が生き残るために酸性環境をどうやって管理してるのか新しい発見。
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タンパク質の機能や折りたたみ、ダイナミクスの予測における課題についての考察。
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BLASTの重要度測定の進化を深掘りする。
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forkedTFは転写因子とその結合メカニズムの理解を深めるよ。
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COSMOS+は、ファクター分析と生物学的ネットワークを組み合わせて、データへの洞察を深めるんだ。
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TaxaNormは微生物コミュニティ研究の精度を向上させるよ。
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この研究は、RNAデータに基づいて人間とマウスの遺伝子の類似性についての洞察を明らかにしてるよ。
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PanMANは、ゲノム研究における遺伝子データの保存と表現を改善する。
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新しいツールが微生物の遺伝学と機能の研究を向上させる。
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MALAT1の発現は、単一細胞RNAシーケンシングで高品質な細胞を特定するのに役立つ。
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ゲノムアセンブリの正確さと効率を向上させるモデルを紹介します。
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研究は、分子置換を通じてタンパク質構造決定に対するAlphaFold 2の影響を調査している。
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研究者たちがE. coliに対する抗菌ペプチドの効果を予測するツールを開発した。
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新しい方法が複雑な3D培養で個々の細胞の検出を改善する。
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新しい技術で顕微鏡のデータ処理が向上して、詳細を失わずに済むよ。
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研究が植物の病原体に対する抵抗力について新たな知見を明らかにしたよ。
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TRACEは、AIを使って組織サンプルを分析することで、薬の安全性評価を向上させるよ。
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ティベリウスは、ディープラーニングと生物学的コンテキストを使って遺伝子予測の精度を向上させる。
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FEHATは自動化を通じて魚の胚の心拍数分析を強化する。
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研究者たちが、がん治療におけるネオアンチゲンのターゲティングを改善するためにPepCleavを開発したんだ。
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研究者たちがタンパク質モデルの誤りを特定する新しいアプローチを発表した。
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GEESEは、遺伝子の活動と組織の損傷に基づいて薬の毒性を予測するためにAIを使ってるんだ。
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AdjMaxPは、研究者がさまざまな研究結果を効果的に統合するのを手助けします。
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ChronoStrainは人間の健康における細菌株の時間経過に伴う理解を深める。
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RegDiffusionは、遺伝子の相互作用を効果的に理解するための新しい方法を提供します。
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VEHoPは、さまざまなゲノムデータソースを使って系統ゲノム研究を簡単にしてくれるよ。
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MOAgentは研究者が複雑な生物データ分析を簡単にできるようにするよ。
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PairKは短いモチーフに注目することで、タンパク質相互作用の予測を向上させる。
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新しい方法がヘモリティックペプチドの毒性予測を改善して、安全な薬の開発につながる。
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Pseudovisiumは、複雑な空間トランスクリプトミクスデータセットの分析を簡単にするよ。
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新しい手法で安定構造がないタンパク質領域の予測が向上した。
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新しい方法が細胞内のtRNAレベルの測定精度を向上させる。
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微生物の方法は、日常の化学製品の生産においてクリーンで効率的なルートを提供してるよ。
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高度なテクスチャ解析を使った生物構造研究の新しいアプローチ。
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メタボロミクス分析のための速い方法がデータ処理と精度を向上させる。
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抗生物質耐性バイ菌に対抗するためのファージ療法の役割を探る。
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PTF-Vācは、種を超えた転写因子結合部位の予測精度を向上させるよ。
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k-mer分析の効率的な手法がシーケンス比較を改善する。
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ChromBERTがクロマチンと遺伝子活動に関する知識をどう進化させているかを探ってみよう。
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この研究は、母親の体重が母乳の脂質プロファイルにどんな影響を与えるかを探ってるよ。
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