Flüssigbiopsie
Analyse von Tumor-abgeleiteter DNA, Zellen, Vesikeln oder anderen Biomarkern in Blut und Körperflüssigkeiten zur nicht-invasiven Charakterisierung von Krebs.
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Machine-Learning-Modelle, die statistische Darstellungen von Aminosäuresequenzen für Vorhersage und molekulares Design lernen.
Methoden, die Genexpression messen und gleichzeitig die Standorte und Nachbarschaften von Zellen im Gewebe erhalten.
Die Veränderung der Viruspopulationen durch Mutation, Selektion, Rekombination, Migration und genetische Drift über Wirte und Zeit hinweg.
Behandlungen, die Immunreaktionen umleiten, stärken oder freisetzen, um bösartige Zellen zu erkennen und zu kontrollieren.
Design und Konstruktion biologischer Systeme unter Verwendung von technischen Prinzipien, quantitativen Modellen und molekularen Werkzeugen.
Machine-Learning-Architekturen, die Repräsentationen von Einheiten lernen, die durch relationale Strukturen verbunden sind.
Heritable oder persistente Kontrolle der Genaktivität, die durch Chromatin-Zustand vermittelt wird, ohne die DNA-Sequenz zu verändern.
Der Prozess, durch den eine Aminosäurekette die dreidimensionale Struktur erhält, die für die biologische Funktion erforderlich ist.
Die vererbte Fähigkeit von Mikroorganismen, bei Arzneimittelkonzentrationen zu überleben oder zu wachsen, die sie normalerweise hemmen würden.