Neuste Artikel für Computational Biology

Alpha Flow-Lit verbessert die Generierung von Proteinformen und steigert Effizienz und Genauigkeit.

Ein neuer Ansatz verbessert, wie Wissenschaftler Gen- und Artbäume miteinander in Einklang bringen.

Ein neuer Ansatz, um chemische Reaktionen und Genexpression zu simulieren.

HERMES sagt die Auswirkungen von Proteinmutationen voraus und hilft so bei der medizinischen Forschung und der Medikamentenentwicklung.

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

Neue Zähltechniken verbessern die Analyse grosser genomischer Datensätze.

Ein neuer Ansatz, der KI und Quantentechniken kombiniert, zielt darauf ab, das Protein-Design zu optimieren.

Die Bedeutung und Anwendungen der Blätterkräfte in der Graphentheorie erkunden.

Pool PaRTI verbessert die Proteinanalysen, indem es die Datenrepräsentation und das biologische Verständnis optimiert.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um neuronale Aktivität mit Low-Rank-RNNs zu modellieren.

Ein neues Tool zum Entwerfen von RNA-Sequenzen basierend auf ihren Formen.

Eine Studie zeigt die komplexen Verhaltensweisen von Obstfliegenlarven als Reaktion auf ihre Umgebung.

Untersuchen, wie überfüllte Bedingungen die Proteinbewegung und -interaktion in Zellen beeinflussen.

Die Entwicklung von AlphaFold verbessert die genauen Vorhersagen von Proteinstrukturen für Wissenschaft und Medizin.

Forschung zeigt, wie Mikrotubuli sich verhalten und welche Rolle sie in Zellprozessen spielen.

Der ReconcILS-Algorithmus verbessert die Genauigkeit beim Vergleich von Genbäumen und Artenbäumen.

Untersuchen, wie man Zellsterben in biologischen Systemen definiert und identifiziert.

Eine neue Technik verbessert das Verständnis von Mutationen in der viralen Evolution.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen, wo Proteine binden, was bei der Medikamentenentwicklung hilft.

Neue Tools verbessern die Vorhersagen der RNA-Struktur und helfen, falsche Homologe zu identifizieren.

Neue Erkenntnisse über AlphaFolds Fähigkeit, Proteinstrukturen vorherzusagen, und ihre Einschränkungen.

NeKo vereinfacht den Prozess zur Erstellung biologischer Interaktionsnetzwerke mithilfe von Daten und Wissen.

Chai-1 sagt die Formen von Biomolekülen voraus und verbessert so das Design von Medikamenten und die biologische Forschung.

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

KinPFN nutzt Deep Learning, um die RNA-Faltung schnell zu analysieren.

PSALM verbessert die Vorhersagen von Proteindomänen durch innovative Modellierungstechniken.

Lerne, wie Subgraph-Abfragen die Graphanalyse und Datenvorhersagen verbessern.

Carafe verbessert die Peptidentdeckung in DIA-Studien durch innovative Erstellung von Spektralbibliotheken.

ARROW-Diff erzeugt effizient grosse, realistische Graphen mithilfe von Zufallsbewegungen.

Die Analyse von neuronalen Motiven in C. elegans gibt Einblicke in die Funktion des Nervensystems.

Diese Studie bewertet Methoden zur Vorhersage, wie mutierte Peptide an Proteine binden.

Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um Enzyme zu identifizieren, die Plastikmüll abbauen.

Eine neue Methode zur Erzeugung von Peptiden mit einem einzigen Sequenzeingang verbessert die Arzneimittelforschung.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen zur Genexpression mit Hilfe von genetischen Regulationsnetzwerken.

SOFA integriert Leitvariablen, um die Analyse von Multi-Omics-Daten zu verbessern.

Neue Strategien verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Verarbeitung von langen DNA-Reads.

Ein Blick auf die Herausforderungen bei der Rekonstruktion von Ahnensequenzen durch Deletionen.

FilmCPI verbessert die Arzneimittelforschung, indem es Datenungleichgewichte angeht und die Vorhersageeffizienz steigert.

Neues Deep-Learning-Modell BPfold verbessert RNA-Strukturvorhersagen.

Entdecke, wie aktives Lernen Experimente in der biologischen Forschung optimiert.