Quantitative Biologie - Biomoleküle

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen zum Verhalten von Proteinen durch innovative Techniken.

Ein neuer Ansatz sagt die Proteinformen vorher, indem er sich auf interne Koordinaten konzentriert.

GenZProt verbessert das Protein-Backmapping mit maschinellem Lernen für mehr Genauigkeit.

FlexVDW verbessert das Arzneimitteldesign, indem es die Flexibilität von Proteinen bei der Ligandeneinlagerung berücksichtigt.

Eine neue KI-Methode verbessert die Suche nach fortschrittlichen Materialien in verschiedenen Bereichen.

Neuer Modellierungsansatz verbessert das Verständnis von Zink-Protein-Interaktionen.

Untersuchen, wie Imatinib gezielt die Abl-Kinase über Src angreift.

Verstärkendes Lernen optimiert neue, medikamentenähnliche Moleküle für Behandlungen der psychischen Gesundheit.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit und Geschwindigkeit beim Protein-Docking.

MolCode kombiniert 2D- und 3D-Daten für eine bessere Molekülschaffung.

Untersuch, wie spontane Mutationen die genetischen Informationen und die Evolution beeinflussen.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, die Synergie von Medikamenten in seltenen Geweben mit fortschrittlichen Sprachmodellen vorherzusagen.

SILVR macht die Erstellung neuer Medikamentenkandidaten mit maschinellem Lernen und bekannten Fragmenten einfacher.

Untersuchen, wie molekulare Motoren funktionieren und was das für Technik und Medizin bedeutet.

MoCoP kombiniert molekulare und zelluläre Daten, um Vorhersagen zur Medikamentenentwicklung zu verbessern.

MUDiff kombiniert 2D- und 3D-Daten für ein besseres molekulares Design.

Die Bedeutung und das Verhalten von biomolekularen Kondensaten in lebenden Zellen erkunden.

Erforschen, wie Proteine sich gegenseitig durch DNA-Interaktionen beeinflussen.

Das Verstehen von Osmolyten ist entscheidend für die Stabilität von Proteinen in verschiedenen Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz im molekularen Design, senkt die Kosten und fördert die Entdeckung.

Neuer Datensatz CREMP verbessert die Forschung über makrocyclische Peptide in der Medizin.

Forschung zeigt, wie Mutationen die KI-Vorhersagen von Proteinformen beeinflussen.

Lingo3DMol verbessert das Drug Design, indem es KI und 3D-Molekülmodellierung kombiniert.

Das Anansi-Framework verbessert die Klarheit und die Möglichkeiten bei der Analyse komplexer biologischer Daten.

Hier ist DrugChat, ein System, das die Arzneimittelentdeckung durch interaktive Fragen und Datenanalyse verbessert.

Ein neues Modell ebnet den Weg für universelle COVID-19-Impfstoffe.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen von Gerüchen basierend auf molekularen Strukturen.

DrugGPS verbessert das Design von Medikamenten, indem es sich auf die Ähnlichkeiten von Proteintaschen konzentriert.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Dockings von Proteincomplexen.

Neue Optimierungsmethoden verändern das Protein-Design für mehr Genauigkeit und Effizienz.

Entdecke, wie maschinelles Lernen die Proteinengineering und gerichtete Evolution verändert.

Ein Datensatz von 86 Millionen Molekülen hilft bei der Forschung in der Medikamentenentwicklung und Materialwissenschaft.

Das D3FG-Modell verbessert das Design von Medikamenten, indem es sich auf funktionale Gruppen und Bindemittel konzentriert.

Forscher entwickeln ein Modell, um besser vorherzusagen, wie sich die Stabilität von Proteinen durch Aminosäure-Mutationen verändert.

Neuer Ansatz verbessert die Vorhersage der Formen von makrocyclischen Peptiden für die Medikamentenentwicklung.

Ein neues Modell verbessert das Antikörperdesign für effektivere Impfstoffe.

Ein neuer Ansatz nutzt begrenzte Daten, um die Vorhersagen von Protein-Peptid-Interaktionen zu verbessern.

Forscher entwickeln ein generatives Modell, um die Vorhersagen zur Proteinstruktur zu verbessern.

Diese Studie untersucht die Beziehung zwischen Proteinsequenzen und den Eigenschaften von Kondensaten.

Forscher bringen die Protein-Design mit fortschrittlichen Sampling-Techniken auf Vordermann, um bessere Antikörper zu entwickeln.