未来的实验室-新闻和特性
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开发的新调查研究细胞过程
辛辛那提大学的合作研究开发了一种新的调查研究细胞,已导致新知识一定的细胞过程。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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