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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新しい方法が組織細胞の配置と遺伝子の活動についての理解を深めてるよ。
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GPMeltは、タンパク質の融解挙動の分析を強化して、より良い生物学的洞察を提供するよ。
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GearBindは、高度な機械学習技術を使って抗体の強度を向上させるんだ。
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自然化合物がコレラ毒素をブロックする可能性を示してるね。
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研究者たちがメディン、老化、病気の関連を新しい発見で探ってるよ。
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寄生植物とその宿主との相互作用に関する研究。
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Sinceiは単一細胞での遺伝子調節を学ぶための簡単なソリューションを提供してるよ。
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新しいモデルがウイルスのゲノムとその相互作用の研究を強化する。
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FlowPackerは、タンパク質のサイドチェーン配置の予測精度を向上させる。
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新しいツールがスーパー解像度顕微鏡のためのAI開発を強化する。
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新しいモデルはメタ特徴を統合することで健康結果の予測を改善してるよ。
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新しいツールが環境DNAの参照配列の検索を簡単にして、研究者たちを手助けしてるよ。
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CRISPRシステムとその進化するスペーサー配列を調べると、重要な微生物の適応が分かるよ。
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ケシの研究がてんかん治療に期待できるって。
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この論文では、生物データを使ってツリー構造の枝の長さを決める方法について話してるよ。
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NichePCAは、トランスクリプトミクスデータの空間ドメインを特定する効率的な方法を提供するよ。
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研究がオーロラBを抑制してがんを治療する可能性のある薬を示唆してる。
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colorSVは、癌研究における構造変異の検出を改善します。
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GraffiTEは、転移可能な要素や種間の遺伝的差異を分析するのに役立つよ。
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HELPフレームワークは、さまざまな生物学的コンテキストで重要な遺伝子の予測を改善する。
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ローガンプロジェクトは、SRAデータを研究にもっとアクセスしやすく、使いやすくしてるよ。
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研究がレジオネラの新しいARTファミリーを発見し、細菌の行動と感染の理解が深まった。
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事前にカテゴリーを設定せずにシングルセルRNA-seqデータを分析する新しい方法。
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EPIC-ATACは、腫瘍やさまざまな細胞タイプのクロマチンアクセシビリティの分析を改善するよ。
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新しい方法で細胞やオルガネラのイメージングが改善されて、生物研究が進んでるよ。
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GTalignは、構造生物学の研究者向けに、スピーディーで正確なタンパク質構造の比較を提供してるよ。
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GNNを使って多機能タンパク質を特定することで、バイオ研究が進むね。
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PINDERは、タンパク質の相互作用を研究したり、治療法を改善したりするための重要なデータを提供しているよ。
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