Neuste Artikel für Computational Biology

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

Wir stellen LTP vor, eine Methode, die die Genauigkeit und Effizienz der Graphklassifizierung verbessert.

Phospho-Tune verbessert die Vorhersagen von Phosphopeptid-Protein-Interaktionen und hilft bei der Krankheitsforschung.

Neueste Fortschritte im Proteindesign zeigen spannende Möglichkeiten für Gesundheitswesen und Biotechnologie.

Forschung zum Nukleokapsid-Protein zeigt, wie SARS-CoV-2 mit dem Immunsystem interagiert.

Das xCAPT5-Modell verbessert die Vorhersagen von Proteininteraktionen mit fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken.

RNA3DB will RNA-Strukturvorhersage mit einem neuen organisierten Datensatz verbessern.

Ein Blick darauf, wie stochastische Blockmodelle helfen, komplexe Netzwerke zu analysieren.

Das MCGLPPI-Framework kombiniert CG-Modellierung und maschinelles Lernen, um Proteininteraktionen effizient vorherzusagen.

PocketVec verbessert das Verständnis von Protein-Ligand-Wechselwirkungen für die Arzneimittelentdeckung.

Innovativer Ansatz automatisiert die Modellierung flexibler Proteinregionen.

GTED bietet eine Methode, um genetische Sequenzen durch grafische Darstellung zu vergleichen.

Eine neue Methode vereinfacht die Analyse von komplexen biomedizinischen Wissensgraphen.

Diese Forschung schlägt vor, einzelne Neuronen zu optimieren, um die KI-Leistung zu verbessern.

Neue Werkzeuge verbessern Simulationen komplexer biologischer Systeme.

Das CELL-E-Modell verbessert die Vorhersagen von Proteinstandorten innerhalb von Zellen basierend auf Sequenzen und Bildern.

Die Möglichkeiten von lebenden Zellen für Rechenaufgaben und fortgeschrittene genetische Schaltkreise erkunden.

Ein neues Modell zur Generierung biologischer Sequenzen und zum Lösen komplexer Rätsel.

Neue Algorithmen verbessern das Decoding in hierarchischen Hidden Markov-Modellen.

Ein tiefer Einblick, wie ϕX174 die Genexpression steuert.

Wir stellen SQUARNA vor, eine vielversprechende Methode zur Vorhersage von RNA-Sekundärstrukturen.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Geninteraktionen aus Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten.

IDUL verbessert die Effizienz bei der Analyse komplexer genetischer Daten.

A*PA2 verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Sequenzanpassung und unterstützt die genomische Forschung.

AFDB liefert wichtige Einblicke in die Proteinstrukturen und unterstützt so die Forschung und die Medikamentenentwicklung.

Eine Studie untersucht die Rolle von Indels in der Evolution der Säugetiere und der Proteinsequenzanpassung.

hictk macht die Arbeit mit Hi-C und Cooler-Dateiformaten für Forscher einfacher.

WatGNN verbessert die Vorhersagen der Wasserpositionen um Proteine für bessere Forschungsergebnisse.

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

Forscher nutzen generative Modelle, um nicht-B-DNA-Strukturen in der Genetik zu untersuchen.

Ein neuer rechnerischer Ansatz verbessert die Modellierung der mechanischen Reaktionen im Gehirngewebe.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit der Analyse von genomischen Daten mit SBWT und LCP-Array.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen von Metabolitenwegen mit maschinellem Lernen.

Ein Blick darauf, wie Proteinkomplexe entstehen und funktionieren.

Ein neues Tool verbessert das Studium von Zellstrukturen und Interaktionen.

Ein neues Framework zur Erstellung von Graphen mithilfe von diskreten Darstellungen und Transformer-Modellen.

iScore bietet eine schnellere Methode zur Vorhersage der Arzneimittelbindung an Proteine.

Wichtige Anweisungen für die Erstellung von Einsendungen zum ICML Workshop über Computational Biology.

Lute verbessert die Genauigkeit bei der Schätzung von Zelltypen, indem es Grössenvariationen berücksichtigt.

Ein neuer Ansatz verbessert den Vergleich von Proteinen und hilft bei der Forschung und der Medikamentenentwicklung.