Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Model Approaches for Pharmacokinetic Data: Physiological Models01:15

Model Approaches for Pharmacokinetic Data: Physiological Models

235
Physiological models in pharmacokinetics are instrumental in understanding the distribution and elimination of drugs within the body. These models describe the drug concentration within target organs, influenced by factors such as drug uptake, tissue volume, and blood flow. Drug uptake is governed by the partition coefficient, which signifies the drug concentration ratio in tissue to that in the blood. The blood flow rate to a specific tissue is expressed as Qt, and the rate of change in tissue...
235
Evolutionary Psychology01:20

Evolutionary Psychology

893
Evolutionary psychology explores the origins of human behavior and mental processes by framing them within the context of natural selection, a theory famously propounded by Charles Darwin. This field asserts that many behaviors common across human societies — ranging from instinctive fear reactions to complex social interactions — arose as evolutionary adaptations. These adaptations enhanced the survival and reproductive success of our ancestors, thereby becoming embedded in the...
893
Gene Evolution - Fast or Slow?02:05

Gene Evolution - Fast or Slow?

7.9K
The genomes of eukaryotes are punctuated by long stretches of sequence which do not code for proteins or RNAs. Although some of these regions do contain crucial regulatory sequences, the vast majority of this DNA serves no known function. Typically, these regions of the genome are the ones in which the fastest change, in evolutionary terms, is observed, because there is typically little to no selection pressure acting on these regions to preserve their sequences.
In contrast, regions which code...
7.9K
Gene Evolution - Fast or Slow?02:05

Gene Evolution - Fast or Slow?

3.4K
3.4K
Modeling and Similitude01:12

Modeling and Similitude

574
Scaled modeling is a fundamental technique in engineering, enabling the study of large and complex systems by creating smaller, manageable replicas that recreate critical characteristics of the original. In hydrology and civil infrastructure, for example, scaled models of dams help analyze water flow, turbulence, and pressure. This method allows for accurate predictions of real-world behavior within a controlled environment, significantly reducing the cost and time involved in full-scale...
574
What is Evolutionary History?02:35

What is Evolutionary History?

42.8K
Scientists record evolutionary history by analyzing fossil, morphological, and genetic data. The fossil record documents the history of life on Earth and provides evidence for evolution. However, both fossil and living organisms offer evidence that outlines Earth’s evolutionary history.
42.8K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

High Hydrostatic Pressure Inducible Trimethylamine <i>N</i>-Oxide Reductase Improves the Pressure Tolerance of Piezosensitive Bacteria <i>Vibrio fluvialis</i>.

Frontiers in microbiology·2018
Same author

Protective role of melatonin in cardiac ischemia-reperfusion injury: From pathogenesis to targeted therapy.

Journal of pineal research·2018
Same author

Poly(Lactide-Co-Glycolide)-Monomethoxy-Poly-(Polyethylene Glycol) Nanoparticles Loaded with Melatonin Protect Adipose-Derived Stem Cells Transplanted in Infarcted Heart Tissue.

Stem cells (Dayton, Ohio)·2018
Same author

Empagliflozin rescues diabetic myocardial microvascular injury via AMPK-mediated inhibition of mitochondrial fission.

Redox biology·2018
Same author

Preparation of Starch-Hard Carbon Spherules from Ginkgo Seeds and Their Phenol-Adsorption Characteristics.

Molecules (Basel, Switzerland)·2018
Same author

ATM Signaling Pathway Is Implicated in the SMYD3-mediated Proliferation and Migration of Gastric Cancer Cells.

Journal of gastric cancer·2018
Same journal

Evaluation of temporal preservation in synthetic longitudinal patient data.

Journal of biomedical informatics·2026
Same journal

ARKE: An ontology-driven framework for automated mapping of local radiology procedure terms to the LOINC-RadLex playbook using large language model.

Journal of biomedical informatics·2026
Same journal

A validation-driven training controller for cross-lingual biomedical NER via reinforcement learning-based adaptive loss weighting.

Journal of biomedical informatics·2026
Same journal

ASP-HR: An Adaptive Spatial Perception and Hierarchical Reasoning mechanism for document-level biomedical relation extraction.

Journal of biomedical informatics·2026
Same journal

Beyond Accuracy: Safety-Centered guidelines for the evaluation of LLM-based therapy recommendation systems for chronic multimorbidity patients.

Journal of biomedical informatics·2026
Same journal

DeepEN: A deep reinforcement learning framework for personalized enteral nutrition in critical care.

Journal of biomedical informatics·2026
Ver todos los artículos relacionados
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: Jan 8, 2026

In Vivo Modeling of the Morbid Human Genome using Danio rerio
12:31

In Vivo Modeling of the Morbid Human Genome using Danio rerio

Published on: August 24, 2013

21.2K

Modelado de la evolución temporal propia e interactiva para la generación de hipótesis biomédicas

Hongyun Zeng1, Huiwei Zhou1, Weihong Yao1

  • 1School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024 Liaoning, China.

Journal of biomedical informatics
|December 12, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta un nuevo método para la generación de hipótesis (HG) que modela la compleja evolución de las relaciones entre términos a lo largo del tiempo. El modelo de Evolución Temporal Propia e Interactiva (TSIE) mejora la precisión en la predicción de conexiones futuras para el descubrimiento científico.

Palabras clave:
Predicción de relaciones de términos biomédicosGeneración de hipótesisEvolución interactiva temporalGráfico relacional temporalAutoevolución temporal

Más Videos Relacionados

Generation of Heterogeneous Drug Gradients Across Cancer Populations on a Microfluidic Evolution Accelerator for Real-Time Observation
10:24

Generation of Heterogeneous Drug Gradients Across Cancer Populations on a Microfluidic Evolution Accelerator for Real-Time Observation

Published on: September 19, 2019

6.7K
Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models
14:14

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Published on: August 12, 2018

9.3K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jan 8, 2026

In Vivo Modeling of the Morbid Human Genome using Danio rerio
12:31

In Vivo Modeling of the Morbid Human Genome using Danio rerio

Published on: August 24, 2013

21.2K
Generation of Heterogeneous Drug Gradients Across Cancer Populations on a Microfluidic Evolution Accelerator for Real-Time Observation
10:24

Generation of Heterogeneous Drug Gradients Across Cancer Populations on a Microfluidic Evolution Accelerator for Real-Time Observation

Published on: September 19, 2019

6.7K
Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models
14:14

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Published on: August 12, 2018

9.3K

Sus antecedentes:

  • La generación de hipótesis (HG) acelera la innovación en el descubrimiento de fármacos y el tratamiento de enfermedades al descubrir relaciones ocultas en la literatura científica.
  • Los métodos de HG existentes capturan la evolución de pares de términos, pero luchan con dinámicas espacio-temporales intrincadas.
  • El modelado preciso de las relaciones dinámicas de pares de términos es crucial para avanzar en la investigación biomédica.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un novedoso método de Evolución Temporal Propia e Interactiva (TSIE) para caracterizar con precisión la dinámica compleja de las relaciones par-término en HG.
  • Mejorar la comprensión de la inferencia de relaciones temporales aprendiendo características de diferencia interactiva temporal.
  • Mejorar la predicción de la conectividad futura par-término en la literatura biomédica.

Principales métodos:

  • El método TSIE emplea la Unidad Recurrente con Compuerta (GRU) para modelar la Autoevolución Temporal (TSE) y la Evolución Interactiva Temporal (TIE) para cada par de términos.
  • Se generan Incrustaciones TSE (TSE_emb) y Incrustaciones TIE (TIE_emb) para capturar distintos aspectos evolutivos.
  • Una arquitectura Transformer de doble torre modela las dependencias temporales de las incrustaciones, integradas a través de una capa de fusión con compuerta para la predicción final.

Principales resultados:

  • Los experimentos en conjuntos de datos de Inmunoterapia, Virología y Neurología demuestran la eficacia de TSIE.
  • TSIE captura con éxito patrones evolutivos complejos en la generación de hipótesis biomédicas.
  • El método propuesto logra un rendimiento de vanguardia en tareas de HG.

Conclusiones:

  • El método TSIE ofrece un enfoque novedoso para aprender características interactivas temporales para HG mejorado.
  • Al modelar tanto TSE como TIE, TSIE captura eficazmente las relaciones dinámicas entre términos científicos.
  • La arquitectura Transformer de doble torre refina aún más el modelado de dependencias temporales, mejorando la inferencia de relaciones.