Quantitative Biologie - Biomoleküle

SynAsk kombiniert grosse Sprachmodelle mit Chemie-Tools für präzise Informationen.

Ein neues Modell verbessert das Antikörperdesign, indem es generative Techniken und Physik kombiniert.

SCEPTR bietet eine neue Möglichkeit, die TCR-Spezifität effizient mit spärlichen Daten vorherzusagen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Aptamer-Suche und verringert die Abhängigkeit von Daten.

Die Rolle von aktivem Lernen bei der Medikamentenentwicklung durch molekulare Docking erkunden.

MV-Mol integriert verschiedene Datenquellen für ein besseres molekulares Verständnis.

Neue Methoden verbessern molekulare Simulationen und Interaktionen für bessere Genauigkeit.

Ein neues Framework verbessert die Techniken zur Generierung von molekularen Graphen für die Arzneimittelforschung.

CBGBench bietet einen strukturierten Ansatz, um das Design und die Bewertung von Medikamenten zu verbessern.

Wie kontrafaktische Erklärungen die Vorhersage molekularer Verhaltensweisen unterstützen und welche Auswirkungen das hat.

Ein neues Tool zur Bewertung von Methoden zum Lernen der Proteinstruktur.

Neue Methoden verbessern das molekulare Design, indem sie die Vorhersageunsicherheit messen.

Ein neuer Massstab hilft dabei, das Verhalten von Enzymen mit maschinellem Lernen vorherzusagen.

Gezielte Proteinabbau bietet innovative Methoden gegen Krankheiten, indem schädliche Proteine entfernt werden.

Das T-Hop-Framework nutzt Pfadinformationen für bessere Vorhersagen in der Arzneimittelentdeckung.

In dieser Studie wird untersucht, wie Hilfsstoffe die Stabilität biologischer Produkte beeinflussen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Generierung und Wirksamkeit von Medikamentenkandidaten in der pharmazeutischen Forschung.

Erkunde, wie KI die Medikamentenentwicklung und alternative Therapien verändert.

FreeCG verbessert das molekulare Modellieren, indem es Effizienz und Genauigkeit steigert.

Neues generatives Modell verbessert die Erstellung von Arzneimittelkandidaten mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Eine Studie über die Nutzung von KI zur Verbesserung des Protein-Sequenz-Designs für medizinische Zwecke.

Eine neue Methode beschleunigt die Erstellung von Molekülbibliotheken für bessere Medikamente.

Wissenschaftler haben einen schnellen Ansatz entwickelt, um die Fitness von Proteinen effektiv zu bewerten.

Untersuchen, wie die Ladungsverteilung in IDPs ihr Verhalten und ihre Funktionen beeinflusst.

Eine neue Methode, die Dihedralwinkel nutzt, könnte die Vorhersagen von Proteinstrukturen verbessern.

HERMES sagt voraus, wie sich Proteinmutationen auf Stabilität und Funktion durch 3D-Strukturen auswirken.

Die Forschung stellt Top-ML vor, um die Vorhersage von Antikrebspeptiden mithilfe topologischer Merkmale zu verbessern.

Kontraktile Injektionssysteme spielen eine wichtige Rolle bei Virusinfektionen.

Wissenschaftler verwenden Machine Learning, um das Antikörperdesign für medizinische Behandlungen zu verbessern.

Neue Ansätze im Arzneimitteldesign setzen die Synthesefähigkeit von Molekülen an erste Stelle, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

CLP verwandelt molekulare Daten in Strings, um die Arzneimittelforschung zu verbessern.

Koding-Techniken und biologische Prinzipien kombinieren, um die Effizienz der DNA-Speicherung zu verbessern.

Die Rolle von DNA-Sequenzen bei der Replikation in verschiedenen Lebensformen erkunden.

Wissenschaftler haben jetzt einen Datensatz, um das Verhalten von Proteinen über die Zeit zu untersuchen.

Forscher nutzen LIMO, um spezialisierte Moleküle für die Medizin zu erstellen.

Diese Studie bewertet Bewertungsfunktionen zur Vorhersage von Proteininteraktionen basierend auf physischen Eigenschaften.

Neue Methoden verbessern, wie Wissenschaftler Proteinbindungsinteraktionen vorhersagen.

Eine neuartige Methode verbessert die Vorhersage von Medikamenten-Ziel-Interaktionen mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Ein neuer Ansatz zeigt, wie Proteine in Zellmembranen binden.

Neuer Ansatz verbessert generative Modelle für effiziente Wirkstoffentdeckung.