Quantitative Biologie - Biomoleküle

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.

Ein neuer Ansatz, um Moleküle basierend auf zellulären Effekten zu entwerfen.

CryoBench hilft dabei, die Bewertung der Kryo-EM-Methoden mit verschiedenen Datensätzen zu verbessern.

Die Updates von DeepChem erleichtern es Wissenschaftlern, neue Moleküle zu erstellen.

Einführung von SimpleSBDD, einer Methode, die die Arzneimittelentdeckung durch Optimierung der Bindungsaffinität vereinfacht.

KI-Methoden verändern, wie Wissenschaftler molekulare Eigenschaften für verschiedene Anwendungen vorhersagen.

Eine neue Methode kombiniert Modelle, um das Moleküldesign für Medikamente und Materialien zu verbessern.

Ein neues System erstellt Moleküle direkt aus schriftlichen Anweisungen und verbessert so die Effizienz.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen von Protein-RNA-Bindungsinteraktionen für bessere Einblicke in Krankheiten.

ProteinGPT vereinfacht das Proteinstudium durch ein interaktives Chatsystem.

Neue Methoden verbessern die Molekülerstellung für Arzneimittel und Materialien.

Erforschen, wie Quantencomputing den Prozess der Medikamentenentwicklung verbessern kann.