バイオメディカルリサーチ に関する最新の記事

人間のレビュアーとLLMを組み合わせることで、バイオメディカル研究の評価が良くなるよ。

新しいモデルは、物質が変化する材料を通ってどのように流れるかを分析していて、医学に影響を与えるんだ。

最近の肺モデルの革新は、病気の理解と治療の開発を進めてるよ。

新しいアプローチは、CRISPRとバーコード技術を組み合わせて遺伝子の活動を研究するんだ。

研究者たちは、より良い活動電位分析のための幾何学的バイオマーカーを提案している。

RNAは細胞核でタンパク質を作るだけじゃなくて、もっと色々なことをしてるよ。

新しいモデルがタンパク質のS-パルミトイレーティング部位を予測して、タンパク質修飾の理解を深めてるよ。

新しい方法が多重イメージングでの細胞分析を向上させる。

この研究は、自然言語推論技術と関連付けることで関係抽出を強化してるよ。

新しいモデルが画像理解を改善して、効率よく細部に焦点を当ててるよ。

心血管デジタルツインは、個々の患者データを分析して治療をカスタマイズするのに役立つよ。

硬さが神経細胞の成熟やコミュニケーションにどう影響するかを調査中。

新しい方法が医療画像から予測バイオマーカーの発見を強化する。

研究によると、DNAメチル化が軟骨の発達や変形性関節症のリスクにどのように影響するかがわかった。

独特な流体環境での粒子の動きに形状がどんな影響を与えるかを調べる。

研究者たちは唾液腺の理解を深めるために3Dモデルを作成している。

研究が科学マップにおけるバイオメディカルトピックの表現を評価してるよ。

この研究は、複雑な生物学的データセットを効果的に分析する方法を紹介してるよ。

多変量スプライン回帰の最適なノット選択のためにEBARSを紹介するよ。

研究はDNA修復プロセスやそれが遺伝子編集に与える影響についての洞察を明らかにしている。

新しい方法は、ルールマイニングとリンク予測を組み合わせて、知識グラフを豊かにするんだ。

新しいモデルは、生成技術と物理を組み合わせて抗体デザインを強化する。

SCEPTRは、スパースデータを使ってTCR特異性を効率よく予測する新しい方法を提供するよ。

Mouse-Geneformerは、scRNA-seq研究における細胞分類と疾患予測を改善する。

競合リスクに関する生物医学研究で欠損データを管理するための戦略。

MUSTARDは、マルチサンプルの単一細胞RNAシーケンシングデータの分析を強化するよ。

分子ドッキングを通じて薬剤発見におけるアクティブラーニングの役割を探る。

研究が有害なタンパク質を取り除くことで病気の新しい治療法を明らかにした。

CREDデータセットは、生物医学文献における遺伝子と病気の因果関係の研究を強化するよ。

SSAI-3Dは、生物研究のための3Dイメージングの明瞭さを向上させるよ。

この研究は、細胞プロセスにおけるSLC輸送体の重要な機能を明らかにしている。

この研究では、実験での細胞の動きを分析し、行動を予測するためにモデルを使ってるよ。

新しいアプローチで、テキスト中の医療用語の識別がより良くなったよ。

新しいモデルは、光と音の相互作用を改善することで医療画像の精度を向上させる。

研究が明らかにしたのは、老化したマウスのDNA変化に対する環境の影響。

研究がパーキンソン病に関連する遺伝的要因を明らかにして、治療法の可能性を高めてるよ。

血管のリアルな3Dモデルを作るための新しいアプローチ、デノイジング拡散を使って。

C-DASHは、よりクリアな生物イメージングのために多光子顕微鏡を強化します。

この研究は、大規模言語モデルを使ってバイオメディカルの質問に答えるシステムに焦点を当ててるよ。

マルチペプチドはデータモデルを組み合わせて、ペプチドの挙動予測を向上させるよ。