計算生物学 に関する最新の記事

異なるCell Rangerのバージョンは、scRNA-seqデータ解析の結果に大きく影響する。

新しい方法がドメインレベルでのタンパク質の類似性探索を強化する。

Auto-ParAdvisorは、カスタマイズされたパラメータ選択を通じてRNA-seqトランスクリプトアセンブリの精度を向上させるよ。

生物研究のための顕微鏡画像における細胞セグメンテーションを改善する新しい手法。

新しい方法がディープラーニングを使って進化系統樹の構築を改善する。

新しいツールがゲノムデータのインデックス作成と検索の効率を向上させる。

BALMは機械学習を使って薬の発見の精度をアップさせるよ。

ノイズのあるグラフをクリーンにしてGNNのパフォーマンスを向上させる方法。

研究がアミノ酸の組成がタンパク質の機能理解の鍵だってことを強調してるよ。

GreedyMiniは、ミニマイザーの選択を最適化することで、遺伝子研究におけるデータ処理を向上させる。

新しいGPU手法がパンゲノム解析を高速化し、遺伝子研究を向上させる。

細胞は生き残るために転写因子を使って変化に反応するんだ。

新しい方法が生化学反応のタイミング予測を改善する。

新しい技術が複雑な生物データの整理効率を上げてるよ。

MultiCOAPは、複数の研究からのカウントデータの分析を改善し、複雑さや過分散に対処するよ。

moPepGenは遺伝的変異からのタンパク質検出を向上させ、新しい研究の道を開くよ。

この記事は、ワトソン-クリックオートマトンとそれらが円形DNA構造の分析に果たす役割について考察しています。

K-merはDNA配列の比較を効率化して、バイオインフォマティクスを進化させるんだ。

新しいアルゴリズムがRNAモチーフの検出と分析効率を向上させる。

新しいニューラルネットワークが複雑な指向データの関係分析を改善する。

ゲノム再配置の複雑さと中央値配置の重要性を探る。

ディープラーニングがタンパク質の挙動の理解をどう変えているか学ぼう。

k-merとシャノンエントロピーを使ってDNA配列を効果的に分析する方法を学ぼう。

新しいモデルは、構造情報を効果的にキャッチして、タンパク質分析を強化するよ。

StrainPGCは微生物の株とその健康への影響を理解するのに役立つんだ。

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。

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。

系統解析と遺伝子共有における3サンレットの役割を探る。

新しい方法が健康と病気における遺伝子発現の理解を深めてるよ。

ChimaeraがDNAの構造を予測する手助けをしている方法と、その重要性についての紹介。

科学者たちは、複雑な生物学的相互作用を理解し、予測を立てるためにブールモデルを使っている。

新しい技術がゲノムk-merデータの保存と検索を改善した。

新しいツールがタンパク質周りの水の相互作用を予測して、より良い薬の設計を助けるよ。

ZiPoは、単一細胞研究における遺伝子発現を分析する新しい方法を提供しているよ。

LaGDifは、タンパク質の逆折りたたみへの新しいアプローチを提供する。

SCOTCHは、単一細胞における遺伝子発現とアイソフォームの変動についての理解を深めるよ。

ゲノムの再配置が進化、病気、そして遺伝子の機能にどんな影響を与えるかを探ってみよう。

研究者たちは、さまざまなデータと効率的な方法を使ってタンパク質モデルのトレーニングを改善してる。

バイオインフォマティクスでの動的プログラミングを加速させるフレームワークで、研究をもっと効率的にするんだ。

RNAmigos2はRNAをターゲットにした薬の発見をスムーズにして、化合物の結合予測を向上させるよ。