未来的实验室-新闻和特性

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多维质谱分析和机器学习:丰富的代谢组学的秘诀

一个新的工作流代谢组学已经被开发出来,它结合了先进的分析仪器,生成信息丰富的数据,一种新颖的基于机器学习算法适合处理它。

新闻

生成AI有助于设计新的蛋白质

研究人员研制出了一种人工智能系统,可以创建在自然界发现的蛋白质不使用衍生扩散。

新闻

人工智能可以使每天10000 Robot-Led微生物实验

自动化揭示的氨基酸组合,两个细菌物种,可以告诉我们更多关于90%的细菌,人类几乎没有研究。

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细胞疗法的进步

在本文中,我们审查的最新研究在细胞疗法的发展,包括在实验室里进步表明承诺翻译诊所,改善开发、测试和生产。

新闻

机器学习用于工程师分子相互作用

通过使用深learning-generated“指纹”来描述数以百万计的蛋白质片段,研究人员计算设计新颖蛋白质绑定无缝连接的关键目标,包括SARS-CoV-2飙升的蛋白质。

新闻

深入学习网络预测肿瘤细胞的转移潜能

启动转移癌细胞,或从其主要疾病的传播位置,不同于癌细胞在原发肿瘤。

新闻

神经网络实时检测疾病生物标志物

研究人员已经开发出一种深层神经网络,可以用高精度实时生物标记物进行分类。

新闻

神经细胞转录缓冲在此病的发生

新见解转录缓冲有助于解释细胞如何平衡体内RNA水平。

新闻

在黑盒:人工智能模型过程的演讲就像大脑

新的研究表明,人工智能(AI)系统可以处理信号的方式非常类似于大脑如何解释演讲,科学家称发现可能有助于解释黑盒的AI系统是如何运作的。

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改善图像的完整性在科学论文

本文揭示了图像完整性的问题在学术出版和给予建议如何降低风险。