Maschinelles Lernen

Study: Distinct miRNAs associated with various clinical presentations of SARS-CoV-2 infection. Image Credit: ART-ur / Shutterstock

miRNAs, die mit unterschiedlichen klinischen Präsentationen von SARS-CoV-2 assoziiert sind

Ein kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichter Artikel iSCIENCE wiesen verschiedene Mikro-Ribonukleinsäuren (miRNAs) nach, die mit verschiedenen Präsentationen von Infektionen mit dem schweren akuten respiratorischen Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in Verbindung stehen. Lernen: Unterschiedliche miRNAs, die mit verschiedenen klinischen Präsentationen einer SARS-CoV-2-Infektion assoziiert sind. Bildnachweis: ART-ur / Shutterstock Hintergrund Die durch SARS-CoV-2 verursachte Pandemie der Coronavirus-Krankheit …

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Study: Risk factors for severe COVID-19 differ by age for hospitalized adults. Image Credit: GEMINI PRO STUDIO/Shutterstock

Leistungsstarke altersstratifizierte maschinelle Lernmodelle zur Vorhersage des Schweregrads des Fortschreitens von COVID-19

Hunderte Millionen Fälle der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) wurden in den letzten zwei Jahren während der anhaltenden Pandemie dokumentiert, die durch das schwere akute respiratorische Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) verursacht wurde. Da viele davon schwerwiegend genug sind, um einen Krankenhausaufenthalt zu rechtfertigen, war es ein Schwerpunkt der Forschung zu verstehen, wie einzelne Patienten nach Risiken stratifiziert …

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Study: Accuracy of US CDC COVID-19 Forecasting Models. Image Credit: CROCOTHERY/Shutterstock

Genauigkeit und Robustheit der US CDC COVID-19-Prognosemodelle

In einer kürzlich veröffentlichten Studie medRxiv* Preprint-Server untersuchten Forscher die Genauigkeit der Prognosemodelle der US-amerikanischen Centers for Disease Control and Prevention (CDC) für die Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19). Lernen: Genauigkeit der US CDC COVID-19-Prognosemodelle. Bildnachweis: CROCOTHERY/Shutterstock Eine genaue Vorhersagemodellierung von Pandemiefolgen spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Strategien und Richtlinien zur Eindämmung des Ausmaßes …

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SARS-CoV-2

COVID-19 und die Biowissenschaften; Was haben wir gelernt?

Meine Geschichte beginnt im März 2020, als erkannt wurde, dass wir im Vereinigten Königreich nicht über die erforderliche Testinfrastruktur verfügten, als sich das wahre Ausmaß der Pandemie abzuzeichnen begann. Ich wurde gebeten, bei der Einrichtung zu helfen. Es gab keine Gebäude, Labors, Automatisierung, Analysegeräte oder Menschen. Es wurde um alles gebettelt, geborgt und getauscht, denn …

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Eine neue Klasse von Verbindungen kann mehrere Aspekte des metabolischen Syndroms verbessern, wie eine Studie an Mäusen zeigt

Darmmikrobielle Signaturen im Zusammenhang mit einem erhöhten Risiko für die Entwicklung von Typ-2-Diabetes

Eine neue Studie identifizierte mikrobielle Signaturen, die den Ausbruch von Typ-2-Diabetes während einer fast 16-jährigen Nachbeobachtung in einer großen finnischen Bevölkerungskohorte vorhersagten. Diese Studie wurde von Forschern der Universität Turku und des Finnish Institute of Health and Welfare (THL) zusammen mit internationalen Partnern durchgeführt. Die internationale Forschungsgruppe nutzte gezielte maschinelle Lerntechniken, um herauszufinden, ob bestimmte …

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Study: Machine learning-based approach KEVOLVE efficiently identifies SARS-CoV-2 variant-specific genomic signatures​​​​​​​. Image Credit: Metamorworks / Shutterstock

Maschinelles Lernen ist sehr effektiv bei der Identifizierung von SARS-CoV-2-Varianten

Schweres akutes respiratorisches Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), der Erreger der Pandemie der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19), ist ein hochpathogenes Coronavirus, das zur Gattung der Betacoronaviren gehört. Das Genom von SARS-CoV-2 besteht aus einer einzelsträngigen RNA von 29.903 Nukleotiden. SARS-CoV-2 ist mit einer sehr hohen Mutationsrate verbunden, und kürzlich hat sich maschinelles Lernen als wertvolle Methode erwiesen, …

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