Biologia Quantitativa - Métodos Quantitativos

HIGHT melhora modelos de linguagem usando informações hierárquicas de dados em grafo.

Uma nova abordagem melhora a compreensão de como as populações sincronizam seus comportamentos.

Este estudo usa modelos pra analisar o movimento das células em experimentos e prever o comportamento.

Sensores bacterianos usam bactérias modificadas pra ficar de olho na saúde e nas condições do meio ambiente.

A abordagem BrainMAE melhora a análise dos dados do cérebro usando fMRI.

Um modelo focado pra analisar o metabolismo da E. coli pra pesquisa e aplicações.

Um método flexível para classificar nós em redes bipartidas em várias áreas.

Novas métodos melhoram a compreensão de problemas cardíacos em bebês.

Um novo modelo melhora o estudo da comunicação animal usando dados de áudio brutos.

Descubra como o PhysiBoSS simplifica a modelagem biológica complexa para pesquisadores.

Um estudo revela diferenças chave em como humanos e IA representam imagens.

Novos métodos ajudam a comparar árvores evolutivas com diferentes conjuntos de espécies.

Este estudo apresenta métodos para refinar modelos de movimento usando dados experimentais detalhados.

Os biobancos ajudam a pesquisa em várias doenças guardando amostras biológicas para estudo científico.

Novas metodologias melhoram a precisão na previsão de interações entre anticorpos e antígenos.

Uma abordagem nova melhora a geração de candidatos a medicamentos e a eficácia na pesquisa farmacêutica.

Uma nova abordagem pra identificar infecções usando amostras de sangue e machine learning.

Uma nova abordagem simplifica a análise da interação dos neurônios para obter melhores insights.

Multi-Peptide combina modelos de dados pra melhorar as previsões do comportamento dos peptídeos.

Uma nova abordagem melhora a clareza e a eficiência na desconvolução de microscopia.

O modelo VETE melhora as previsões de resposta a medicamentos na pesquisa do câncer.

Um novo modelo oferece insights sobre o comportamento de tumores e as respostas ao tratamento.

A pesquisa melhora os modelos lidando com a incerteza nas Equações Diferenciais Universais.

Uma nova técnica reduz o trabalho manual na segmentação de imagens de CryoET.

Alpha Flow-Lit melhora a geração de formas de proteínas, aumentando a eficiência e a precisão.

Novo algoritmo melhora o planejamento de síntese ao levar em conta materiais de partida específicos.

Este estudo analisa como a coloração virtual funciona em diferentes tipos de células e condições.

Usando dados de expressão gênica pra prever os impactos químicos na saúde e no meio ambiente.

Pesquisadores combinam biologia estrutural e biologia de sistemas pra melhorar modelos biológicos.

Um novo sistema melhora a classificação de tecidos usando técnicas de aprendizado profundo.

Pesquisadores usam decodificação especulativa pra aumentar a velocidade e eficiência nas previsões químicas.

A pesquisa apresenta o Top-ML pra prever melhor péptidos anticancerígenos usando características topológicas.

O DMRIntTk integra conjuntos de DMR pra dar uma ideia mais clara do comportamento dos genes.

Um olhar sobre como os DGGs melhoram a compreensão das interações dinâmicas em sistemas.

Um olhar sobre métodos para medir o comportamento coletivo em sistemas biológicos.

Um estudo sobre IA e métodos de otimização para estimativa de parâmetros de diferenciação celular.

Padronizar critérios pode melhorar as ferramentas de IA para detectar carcinoma basocelular.

A MOLTOP oferece um jeito tranquilo de classificar gráficos moleculares de forma eficaz.

Pesquisadores usam o Fugaku pra acelerar a análise de dados de MRI.

O novo modelo CFGen melhora a geração de dados sintéticos de célula única para ter insights de pesquisa melhores.