Identifikation Relevanter Module und Merkmale mittels WGCNA zur Analyse von Ischämischem Schlaganfall: Einblicke durch Genexpressions- und maschinelles Lernverfahren WGCNA und die Auswahl relevanter Module: Ein tiefgreifender Einblick in Schlaganfälle Die Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) ist ein leistungsfähiges Werkzeug ...
Neue Ansätze im Kampf gegen Antibiotikaresistenz: Genanalysen und intelligente Inhibitoren für effektivere Behandlungen Antibiotikaresistenz: Eine wachsende Bedrohung für die öffentliche Gesundheit Antibiotikaresistenz ist ein zunehmendes öffentliches Gesundheitsproblem, das weltweit ernste Auswirkungen hat. Wenn Bakterien wie E. coli nicht mehr auf ...
Innovative Ansätze zur Bekämpfung von Antibiotikaresistenz: Der Weg zu effektivieren Behandlungen gegen E. coli Antibiotikaresistenz: Ein wachsendes globales Gesundheitsproblem Antibiotikaresistenz ist ein ernsthaftes und zunehmendes Problem für die öffentliche Gesundheit weltweit. Wenn Bakterien wie E. coli nicht mehr auf herkömmliche ...
Simulation und Anwendung von DEBRIS zur Ereignisklassifizierung in Einzelmolekül-Experimenten Simulation kurzer Fragmente zur Schulung in der Einzelmolekül-FLEHT Die Simulation von kurzen Fragmenten spielt eine entscheidende Rolle in der Schulung von Modellen zur Analyse von Einzelmolekül-FRET (Fluorescence Resonance Energy Transfer). In ...
Überschrift: Klinische Merkmale von Teilnehmern in einer Bevölkerungsgestützten Studie zur Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen Einblick in klinische Merkmale und metabolisches Profil von kardiovaskulären Erkrankungen Kardiovaskuläre Erkrankungen (KVD) stellen eine der häufigsten Gesundheitsgefahren weltweit dar. Die Analyse klinischer Merkmale und metabolischer Profile ...
Ansätze zur Erkennung interner Bedrohungen durch Analyse von E-Mail-, HTTP- und Dateizugriffsinhalt: Simulationen und statische Validierung Blogbeitrag: Insider-Bedrohungserkennung durch maschinelles Lernen: Einblicke und Ergebnisse In der heutigen digitalen Ära ist die Erkennung und Abwehr von Insider-Bedrohungen ein zentraler Aspekt der ...
Patel und Kollegen führten eine sekundäre ökonomische Analyse eines Versuchs durch, bei dem Hochrisikopatienten mit Krebs schwerwiegende Gespräche über schwerwiegende Krankheiten (SICs) zugewiesen wurden. Ein maschinelles Lernalgorithmus identifizierte effektiv Patienten mit einem hohen Sterberisiko. SICs für diese Patienten waren mit ...
In dieser Studie wurden verschiedene menschliche Zellen verwendet, darunter A549-Zellen, B-Lymphozyten, BJ-Fibroblasten, IMR90-Fibroblasten, Knochenmark-MSCs, HeLa-Zellen, Müller-Gia, Myokardiomyozyten, spontan entstandene retinale Pigmentepithelzellen, Urinepithelzellen und Vero-Zellen (Affen). Darüber hinaus wurden hiPSCs aus verschiedenen Zelltypen induziert. Die Zellen wurden unter verschiedenen Bedingungen kultiviert, ...
Abbildung 2 zeigt die FTIR-normalisierten Spektren für weibliches Nellore-Blutserum, das zehn Tage nach der Implantation eines Progesteron freisetzenden Geräts einem Besamungsprotokoll unterzogen wurde. Die überlagerten FTIR-normalisierten Spektren für alle Proben beider Gruppen (P und N) zeigen eine bemerkenswerte Ähnlichkeit. Die ...
In den letzten Jahren sind maschinelle Lernmodelle zur Risikobewertung von chemischen Verbindungen immer beliebter geworden. Jedoch gelten sie aufgrund ihrer Undurchsichtigkeit oft als ‘Black Boxes’, was bei Toxikologen und Regulierungsbehörden Skepsis hervorruft. Um das Vertrauen in diese Modelle zu stärken, ...