バイオメディカルリサーチ に関する最新の記事

モデルは既存のデータに基づいて治療効果の予測を改善する。

最近の研究では、エボラウイルスの複製に影響を与える宿主因子について明らかになった。

この研究は、RNA-seqデータでの細胞タイプの割合を推定する方法を評価してるよ。

研究がPseudomonas aeruginosaのT4Pの詳細な構造を明らかにした。

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。

新しい方法が単一細胞ゲノミクスにおける細胞アノテーションを改善する。

新しい方法が薬のような分子の設計を改善する。

新しい方法が条件付き正規化フローを使って、3Dイメージングの速度と信頼性を向上させる。

新しい方法が単一細胞RNAシーケンシング解析の可視化と精度を改善する。

新しい方法が、ディープラーニングと組織模倣ファントムを使って医療画像の精度を高めてるよ。

新しいアプローチが生物医療用語の特定と整理を強化する。

フランスのバイオメディカルレポートで情報抽出を強化する新しいモデル。

BioASQを通じて、大規模言語モデルのバイオメディカル質問への回答性能を評価する。

新しい技術が細胞の力や相互作用の理解を深めてるよ。

研究がウイルスに対する抗体の効果に影響を与える重要な要因を明らかにした。

幾何ディープラーニングが薬の設計プロセスに与える影響を探る。

新しい方法で、大規模言語モデルを使ったバイオメディカル概念のリンクが強化されたよ。

研究者たちは、マルチモーダル知識グラフを使って薬物と標的の結合予測を強化してる。

革新的な染料が細胞小器官をターゲットにして、膜の流動性とそれが細胞の健康に与える影響を測定する。

自動化ツールは、オルガノイドの研究やラベリングプロセスの効率を上げるよ。

新しい合成ペプチドがデング熱とリケッチア症の診断を改善するかもしれない。

新しい方法が3D組織画像での細胞核検出を向上させる。

研究が、磁気ナノ粒子が人間の肝細胞にどんな影響を与えるかを明らかにした。

UNSEGは、広範なトレーニングなしで組織サンプルの細胞と核のセグメンテーションを簡素化するよ。

NLPモデルがバイオメディカル研究やヘルスケアに与える影響を調べる。

大規模言語モデルを活用して、生物データの抽出と分析を改善する。

オルガノイドの形がその機能や応用にどう影響するかについての考察。

研究によると、膜の厚さがタンパク質の仕分けや脂質の相互作用にどのように影響するかが明らかになった。

生物医学研究におけるデータ共有と患者プライバシーのバランスを考える。

細胞の極性は、さまざまな生物学的プロセスや細胞の振る舞いを理解するために重要だよ。

Hsp104に関する研究は、タンパク質の誤折り畳みに関連する神経変性疾患の治療に希望をもたらしている。

研究者たちは、診断を助けるために、教師なし手法を使ってラマン分光法のデータ品質を向上させているよ。

MOP-UPは、革新的な次元削減技術を使って複雑なデータセットの隠れたバリエーションを明らかにする。

新しい方法で、クライオ電子顕微鏡法を使った生物構造のイメージングが改善される。

バイオメディカル知識グラフにおける否定的な表現の重要性を強調する。

NEMOerセンサーは、生きている細胞のカルシウムダイナミクスをより正確に追跡することができるよ。

ナノリアクターのデザインの進歩が、さまざまな用途における酵素の効率と安定性を高めてるよ。

RegulaTomeはバイオ医学研究における関係抽出を強化する。

NPmatchは、遺伝子発現研究のバッチ効果を解消することでデータの精度を向上させるよ。

新しい実験プロトコルがイオンチャネルの機能と動力学についての理解を深めてるよ。