生物学 に関する最新の記事

研究によると、向きが自己推進粒子の動きにどんな影響を与えるかが明らかになった。

マルコフ模倣とその確率過程における役割を探る。

特定の道を粒子が進むようにフィードバック制御を使って導くシステム。

生物材料がストレスの下で形を変えたり振る舞ったりする様子を探っている。

新しい方法がRNAシーケンシングデータを使って遺伝子調節の変化を明らかにする。

新しい方法が、より良い科学的洞察のためにローカル変数の選択を強化する。

革新的な手法が確率微分方程式とその不確実性の分析を強化する。

革新的な計算手法を使って、ノイズがシステムの遷移をどのように促すかを探る。

ブリーザーソリューションは、独特な振動パターンを通じて非線形システムの複雑な挙動を明らかにする。

異なるスケールのシステムを理解するための数学的モデリングを探求中。

ポッツモデルが相転移や物質の挙動にどんな役割を果たすか探ってみて。

この記事では、より簡単なグラフ表現からハイパーグラフの失われた情報を回復する方法について話しています。

生物システムにおける内因性と外因性のクリティカリティの概要。

複数の種を持つ複雑なシステムでの粒子の挙動を分析する方法が紹介されている。

セミ確認的因子分析とデータ分析におけるその利点についての見解。

研究によると、血漿タンパク質が臓器の老化や健康リスクを示すことができるらしい。

新しい方法で機械学習を使って分子の形を予測するのがもっと良くなったよ。

新しい方法が進化する表面の研究方法を変える。

ホームスタティックな原則を使って、生き物を真似したエージェントを開発する。

クラウドソーシングデータと機械学習がRNA構造予測を強化する。

ネットワーク分析と再構築を早くする新しい方法を紹介するよ。

研究者たちが機能する合成細胞を作るためのRNA構造を開発してる。

研究によると、活性ジャナス粒子がどのように集まり、バイオフィルム形成に関係しているかが明らかになった。

研究は、ポリマー溶液が相挙動を通じて生物学的プロセスにどのように影響を与えるかを探る。

遅延オシレーターがその結合相手にどう影響するかの研究。

タンパク質工学が機械学習を使って酵素の性能を向上させる方法を見つけよう。

研究者たちがスプリングネットワークと材料の挙動を結びつける簡略化モデルを発表した。

研究が、霊長類の脳の領域が社会的および生態的な課題にどう関係しているかを明らかにした。

マウスにおけるSvep1タンパク質が肺の形成にどのように影響するかを調査中。

新しい方法で、細胞がいろんな生物的な状況でどうやって相互作用するかがよくわかるようになったよ。

この記事では、さまざまな溶媒が分子の挙動や形の変化にどのように影響するかを調べてるよ。

接続されたネットワークにおける抵抗距離の概念を解明する。

グループがどう形成されて行動するかを数学的モデルを使って研究した。

科学者たちは、原子レベルで材料を研究するために高度なイメージングを使っている。

研究者たちは、ミミズ研究での可視性向上のために、より速いmScarletバリアントを開発した。

粒子が予想外の動きをする様子を見てみよう。

PhysioFitは、あらゆるスキルレベルの研究者向けに代謝分析を簡単にしてくれるよ。

CellTransformerは、科学者が組織や臓器の構造の大規模なデータセットを分析するのを助ける。

二体と三体の相互作用がオシレーターの同期にどう影響するかを調べてる。

ケーブル作業がノットの複雑さと交差数にどう影響するかを調べる。