生物学 に関する最新の記事

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。

この記事では、肌がストレスにどんな風に反応するかと、それが健康に与える影響を見ていくよ。

ネットワークのランダムクラスターモデルを探求して、その影響を考える。

タッテ多項式の概要とそのグリードイドへの応用。

新しい方法でランダムな正三角形ポリゴンを作る速度が上がったよ。

木の成長モデルが木の発展や時間によるダイナミクスをどのように示すかを学ぼう。

拡散過程のパラメータを推定する方法をいろんな分野で理解する。

この記事では確率的熱方程式とその解の挙動について調査してるよ。

研究によると、ELF-EMFが細胞の成長や治癒に良い影響を与える可能性があるんだって。

アホロートルの研究は脊髄治療のブレイクスルーにつながるかもしれない。

生物学的年齢が健康や長寿にどう影響するか、もっと詳しく見てみよう。

新しい方法で、ネットワークの変化に合わせてPageRankの更新がスムーズになったよ。

ハイパーボリック幾何学の魅力的な特性や応用を発見しよう。

現代のネットワーク最適化のためのダイグチナメクジからの教訓を探る。

新しいフレームワークが非平衡系における結晶化の理解を深める。

睡眠不足が女性の生殖健康や胚の発育にどう影響するかを調査中。

研究者たちが分子の立体構造をもっと正確に予測する新しいフレームワークを開発したよ。

研究によると、ウニの幼虫は鞭毛を使って餌を食べたり移動したりすることがわかったよ。

コントラスト学習と単体複体を組み合わせることで、データの表現と分析が良くなる。

制約に適応してより良い予測をする非パラメトリック回帰の学び方を知ろう。

新しい方法は、垂直記号回帰とディープラーニングを組み合わせて、より良い方程式発見を実現する。

この記事では、柔らかい材料が成長中に形を変える様子を見ていくよ。

グラフの偏心性と周囲を探求しよう、特に木とデカルト積について。

ランダムグラフが複雑なシステムをモデル化する方法とその実世界での応用を探ってみよう。

最近の方法で生物サンプルの細胞の組織観察が改善されたよ。

新しい方法が生物ネットワークや病気のメカニズムの理解を深めてるよ。

果物の匂いが熟成や発酵中にどう変わるかの研究。

反応ネットワーク内の相互作用が時間とともにどう変わるか探ってみて。

身体のシステムがインタラクション測定手法を通じてどうやってコミュニケーションしてるかを分析する。

FBSDEとその金融や生物学への応用を見てみよう。

マルコフ過程とラプラス変換の関係を深く掘り下げてみて。

ノイズのあるデータから効果的なSDE再構築のための二乗ワッサースタイン距離を探求中。