Neuste Artikel für Computational Biology

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

Forschung verbessert die TCR-Strukturvorhersage für bessere Immuntherapien.

Membranproteine sind super wichtig für Signalgebung und Medikamenten-Targeting bei verschiedenen Krankheiten.

MEMO verbessert das Pangenom-Indexing mit flexiblen Abfragen und effizienter Speicherung.

GroupEnc hilft dabei, komplexe biologische Daten effizient zu visualisieren.

Untersuchen, wie GNNs besser werden können, indem man irrelevante Graphstrukturen ändert.

Eine Studie über effektive Methoden zur Analyse von bipartiten Netzwerken durch U-Statistiken.

Neue Computer-Modelle und Bildgebungstools verbessern das Verständnis von Zell-Dynamik.

POASTA bietet eine schnellere, effizientere Methode zur Ausrichtung von genetischen Sequenzen.

Ein neuer Datensatz soll die Vorhersagen bei der Medikamentenentdeckung verbessern.

Der neue Algorithmus MuLaN verbessert die Analyse von Mehrschichtnetzwerken in Biologie und Medizin.

Entdecke, wie nf-test das Testen von Rechenpipelines in der Bioinformatik verbessert.

Ein neues Modell verbessert Geninteraktionsstudien mit Hilfe von zusätzlichen Variablen.

CCfrag verbessert die Genauigkeit von AlphaFold für komplexe Proteinstrukturen.

Diese Studie bewertet die Wirksamkeit von Software-Tools zur Genomannotation.

Ein optimierter Ansatz, um k-Mers in umfangreichen biologischen Datensätzen zu verwalten und zu durchsuchen.

Untersuchen, wie Anomaliezonen Gene-Bäume und Artenbeziehungen beeinflussen.

Invertons ermöglichen es den Darmbakterien, sich anzupassen und in dynamischen Umgebungen zu gedeihen.

b-move bietet eine effiziente Lösung zum Suchen von genetischen Daten in der Bioinformatik.

Eine Studie zur Verbesserung von Medikamentenvorhersagemodellen für bessere Krebstherapien.

Neue Version von DockQ verbessert die Bewertung von Proteinstrukturen und -interaktionen.

Forschung zu Verbindungen zwischen Krankheiten über Genbeziehungen und Integration biologischer Daten.

Die Bedeutung von optimalen Blattwurzeln in der Evolutionsbiologie erkunden.

Neue Modelle verbessern das Verständnis und die Vorhersage von Proteinfunktionen.

Harissa simuliert Genregulationsnetzwerke und analysiert burstartige Genexpression.

Neue Methoden verbessern die Genomsequenzierung und helfen bei der Identifizierung von Organismen und ökologischen Studien.

Neue Modelle geben Einblicke in das Wachstum und Verhalten von avaskulären Tumoren.

CLASTER zeigt neue Dimensionen der Genexpression und Regulationsmechanismen.

Neues Indexierungssystem verbessert den Zugang zu riesigen genetischen Daten für Forscher.

Neuer Ansatz zeigt Kinase-Dynamik und Erkenntnisse für die Medikamentenentwicklung.

Neue Methoden zur Verbesserung der Proteinstruktur-Ausrichtung in der Molekularbiologie erkunden.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Zelltypen in Gewebeproben.

FrameFlow fördert das Design von Proteinen, indem es die Vielfalt und Funktionalität von Gerüsten verbessert.

Forscher verbessern die Effizienz der Lesekartierung mit innovativen Algorithmen und Hardware.

Die Bewertung von Tiermodellen mit IST verbessert die Medikamentenprüfung und das Verständnis von Krankheiten.

FREED++ zeigt eine verbesserte Medikamentengenerierung mit verbessertem molekularem Design und Leistung.

Eine Studie zur Wirksamkeit von Computer-Tools zur Vorhersage von katzenallergenen Proteinen.

Entdecke, wie die Linkvorhersage unser Verständnis von biologischen Interaktionen verbessert.

Ein Überblick über MPNNs, wie sie funktionieren und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Neue Werkzeuge verbessern das Verständnis von genetischer Vielfalt und strukturellen Varianten in menschlichen Populationen.