生物学 に関する最新の記事

生物学の特徴が時間とともにどう進化して、システムの動きを予測するかを探る。

研究は、温度に基づいて外温性生物の特性をモデル化することの複雑さを明らかにしている。

閉じた空間での泳ぐ生物と流体の動きの研究。

動的システムで1つの変数をリセットすることで粒子の挙動にどう影響するかを探る。

粒子の相互作用が欠陥を通じて物質の特性をどのように形成するかを見てみよう。

新しいアルゴリズムが流体中の粒子の動きをシミュレーションする精度を向上させる。

新しい方法が勾配降下法を使って複雑なマルチスケール問題を簡素化するよ。

新しいトレーニング技術がSMLMを使って生物構造のイメージングを改善してるよ。

新しいモデルが、細胞が化学信号に向かってどう動くかを説明しているよ。

高度な数学モデルを通じて、複雑なシステムにおけるランダム性の影響を探ろう。

FAPMは、マルチモーダルモデルとディープラーニングを使ってタンパク質機能の予測を改善するんだ。

分数微分とその計算方法を探求して、いろんな分野での正確なモデル作成を目指してるよ。

ProtChatGPTは、会話型AIを通じてタンパク質情報へのアクセスを簡単にしてくれるよ。

アクティブ粒子モデルが動物の相互作用や行動をどう説明するかを探る。

レチノイン酸がウーパールーパーのえらの発達にどう影響するかを探ってみて。

新しいアプローチが、境界が変化する流体内の粒子の動きに対する解決策を改善してるよ。

制約のある環境で粒子が時間とともにどう振る舞うかを探求中。

この記事では、時間の経過とともに局所的な変化に影響を受けるランダムツリーのモデルを紹介します。

バイオ画像解析用の専用ベンチマークを通じてLLMのパフォーマンスを評価する。

この記事では、記憶がランダムウォーカーの最初の通過時間にどのように影響するかを調べる。

新しい方法がタンパク質-リガンド相互作用の予測精度を向上させる。

動的システムがどう機能するかと、いろんな分野での応用を見てみよう。

ランダムツリーの成長と数学や自然での応用を探ってみよう。

新しい方法が細胞の成長や相互作用の理解を深めてるよ。

新しいアプローチがマルチスケールモデリングの精度と効率を向上させる。

帯電ポリマーがDNAシーケンシング技術をどんだけ強化するか探ってみる。

新しい方法で、密度の変動を減らしてアクティブマターのシミュレーションが改善されたよ。

MeshACは、複数のスケールで正確な材料シミュレーションのための適応型3Dメッシュを作成するよ。

空間トランスクリプトミクスデータの解釈におけるハードルを調べる。

ジャンプ駆動の確率過程をいろんな分野でシミュレーションする新しい仕組み。

研究によって、環境の変化に関連するユニークな遺伝子発現パターンが明らかになった。

新しい方法が生物解析における深層学習のデータ分割を改善する。

幾何解析ががんの理解を深める方法を探る。

量子コンピューティングと最適輸送の生物データへの相乗効果を探る。

ハイパーグラフとそのさまざまな分野での役割を探る。

樹状構造のランダムウォークを調べると、重要な生態学的および計算的ダイナミクスがわかるよ。

新しい方法が粒子ダイナミクスにおけるメモリーカーネルの推定を改善するよ。

新しい方法で系統樹シミュレーションが簡素化されて、バイオ研究の効率が向上したよ。

GWSBMとGWPDSMモデルをコミュニティ検出で探ってみて。

情報理論がデータをどのように測定し処理するかについての考察。