Quantitative Biologie - Biomoleküle

Diese Forschung nutzt maschinelles Lernen, um die Vorhersagen zur Nanobody-Bindung zu verbessern.

RNAformer nutzt Deep Learning, um RNA-Strukturvorhersagen zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Identifizierung von kleinen Molekülen.

Forscher verbessern die Methoden zur Arzneimitteltestung bei Viruskrankheiten mithilfe von grafischen neuronalen Fingerabdrücken.

Entdecke, wie fortschrittliches Computing die Methoden der Proteinengineering verändert.

Die Forschung zeigt die komplexen Dynamiken von LHCII-Proteinen und dem Energiemanagement in Pflanzen.

Die Studie hebt hervor, wie die Eigenschaften von Zellmembranen die Aufnahme und Funktion von sEV beeinflussen.

TargetVAE hat sich zum Ziel gesetzt, die Medikamentenentwicklung zu vereinfachen, indem es potenzielle Arzneimittelverbindungen effizient erstellt.

Eine neue Deep-Learning-Methode verbessert 3D-Modelle aus Kryo-EM-Bildern.

Neue Strategien verbessern die Modellvalidierung für komplexe chemische Mischungen.

Ein Blick auf die neuesten Retrosynthese-Techniken und ihren Einfluss auf die Medikamentenentwicklung.

Studie zeigt, wie sich Proteinstrukturen und -sequenzen im Laufe der Zeit entwickeln.

Ein riesiger Datensatz von Protein-Ausrichtungen, um die Forschung und Erkenntnisse voranzutreiben.

Ein neuartiger Ansatz, um komplexe DNA-Strukturen klar und effizient darzustellen.

GIT-Mol vereint Graphen, Bilder und Text für eine bessere Handhabung von molekularen Daten.

Die Rolle von Chatbots bei der Entwicklung von Behandlungen für Kokainabhängigkeit erkunden.

DiffHopp verbessert die Medikamentenentwicklung, indem es neuartige Molekülstrukturen für bessere Wirksamkeit generiert.

Dieser Artikel behandelt Herausforderungen und Innovationen im Arzneimitteldesign mit modernen Technologien.

Forscher schauen sich coole Techniken an, um Proteinstrukturen und deren Dynamik vorherzusagen.

Ein neuer Ansatz nutzt Protein-Sprachmodelle, um Interaktionsvorhersagen zu verbessern.

Diese Studie bewertet fortgeschrittene GNNs zur effektiveren Generierung von molekularen Graphen.

Sprachmodelle verändern, wie Proteine für die Medizin entworfen werden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagegenauigkeit bei der Arzneimittelentdeckung mit Bioaktivitätsdaten.

Forscher haben eine Methode entwickelt, um verschiedene 3D-Moleküle aus vorhandenen Formen zu erstellen.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von Molekülformen, indem es die Kräfte auf Atome berücksichtigt.

StructRecon integriert molekulare Daten für klarere Forschungsergebnisse.

DCAlign verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der genetischen Sequenzanpassung mit Hilfe von Direkter Kopplungsanalyse.

Forscher nutzen KI-Techniken, um Proteinfunktionen aus Aminosäuresequenzen vorherzusagen.

Untersuchen, wie kollabierende Polymere mit Jamming-Phänomenen in Materialien zusammenhängen.

Maschinenlernmethoden verbessern die Effizienz bei der Identifizierung neuer Arzneimittelkandidaten aus grossen Verbindungenbibliotheken.

Maschinenlernen verändert, wie Antikörper in der Medizin entdeckt und entworfen werden.

Neue Methoden liefern Einblicke in Proteininteraktionen und die Auswirkungen von Mutationen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Entwicklung von Medikamenten und Materialien.

Untersuchen, wie Virusstrukturen die Infektion und die Freisetzung von genetischem Material beeinflussen.

Die Kombination verschiedener Darstellungen verbessert das maschinelle Lernen in der Proteinforschung.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung von Wirkstoffkandidaten, indem sie 3D-Molekülstrukturen nutzt.

Sprachmodelle steigern die Effizienz bei der Entdeckung neuer Moleküle für die Arzneimittelentwicklung.

Forscher entwickeln ein neues Framework, um molekulare Konformationen genauer vorherzusagen.

Neue Methoden verbessern das RNA-Design für bessere Stabilität und Funktionalität.

Diese Studie untersucht maschinelles Lernen, um neue Koagulationsmittel-Kandidaten zu finden.