Quantitative Biologie - Biomoleküle

FREED++ zeigt eine verbesserte Medikamentengenerierung mit verbessertem molekularem Design und Leistung.

Untersuchung der Rolle von Exons in der Proteinstruktur und Evolution.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersage von Wirkstoffkandidaten in der biomedizinischen Forschung.

Unterschiede zwischen cgDNA und cgDNA+ in Studien zur DNA-Mechanik erkunden.

Antimikrobielle Peptide haben Potenzial zur Behandlung von Infektionen und komplexen Gesundheitsproblemen.

Ein Blick auf Protein-Kondensate und ihre Rolle in der Zellbiologie.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersage von Proteininteraktionen und -funktionen.

Neue Methoden verändern, wie Wissenschaftler molekulare Strukturen und deren Anwendungen untersuchen.

Forscher bringen die Punktwolkenregistrierung ein, um den Vergleich von biomolekularen Strukturen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert das Moleküldesign, indem sie mehrere Eigenschaften gleichzeitig berücksichtigt.

Forschung hebt Methoden hervor, um ATP-Bindungsstellen in Proteinen für die Arzneimittelentwicklung vorherzusagen.

Neue Methoden verbessern die Protein-Faltungsstudien mit synthetischer Datengenerierung.

Entdecke, wie PPIretrieval das Verständnis von Protein-Interaktionen verbessert.

Ein Blick auf Deep-Learning-Methoden in der Medikamentenentwicklung.

KI verändert, wie neue Medikamente entwickelt werden, und macht es schneller und effizienter.

Neue Techniken im Protein-Design mit quantenmechanischem Annealing zeigen vielversprechende Ergebnisse.

ProtChatGPT ermöglicht einen einfacheren Zugang zu Proteininformationen durch konversationales KI.

Neue Methoden in der Kryo-EM decken komplexe molekulare Formen und Interaktionen auf.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen von chemischen Reaktionen mithilfe von Machine Learning.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Interaktionen.

Untersuchen, wie geladene Polymere die DNA-Sequenzierungstechnologien verbessern.

REMO verbessert das molekulare Verständnis durch innovatives reaktionsbasiertes Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Generierung von drogenähnlichen Molekülen mit optischer Isomerie.

Dual-Space-Optimierung einführen, um die Arzneimittelgestaltungsprozesse zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Interaktionen.

Molekulare Formen beeinflussen das Design von Medikamenten und deren Wechselwirkungen.

RiNALMo ist ein fortgeschrittenes RNA-Sprachmodell, das RNA-Strukturen und -Funktionen vorhersagt.

Ein neuer Ansatz verbessert das Design von Peptid-Arzneimitteln mit KI und einem umfassenden Datensatz.

Neue Methoden verbessern die Identifizierung von Proteininteraktionen in wissenschaftlicher Literatur.

Sort Slice verbessert, wie chemische Daten verarbeitet werden, indem er erweiterte Konnektivitätsfingerabdrücke verwendet.

Ein neuer Datensatz verbessert die Bewertung des molekularen Wissens in Sprachmodellen.

Eine neue Methode, um komplexe Moleküle besser zu verstehen, indem man Motive und Graphen nutzt.

Die Rolle des Selbstkonsistenztrainings bei der Verbesserung der Hamiltonian-Vorhersage für molekulare Eigenschaften erkunden.

GeoBFN geht wichtige Herausforderungen bei der Generierung genauer 3D-Molekularstrukturen an.

Ein Überblick über Methoden zur Untersuchung von Systemen mit unterschiedlichen Teilchenzahlen.

Diese Forschung präsentiert einen kombinierten Ansatz für schnellere Simulationen der Proteinbewegung.

Dieser Artikel untersucht, wie einfache Autokatalysatoren in chemischen Systemen wachsen und konkurrieren.

FraGNNet verbessert die Vorhersage von Massenspektren für eine bessere Identifizierung von Verbindungen.

UnifyImmun sagt vorher, wie Antikörper binden, und verbessert damit die Wirksamkeit von Immuntherapien gegen Krebs.

Kermut verbessert die Genauigkeit von Proteinvariantenvorhersagen, indem es Unsicherheiten in den Ergebnissen angeht.