Neuste Artikel für Computational Biology

Dieser Artikel untersucht, wie Vielfalt die Effizienz von genetischen Algorithmen beeinflusst, besonders beim LeadingOnes-Problem.

Neue Methoden verbessern die Vorhersage von Proteinregionen, die keine stabile Struktur haben.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Proteininteraktionen für die Arzneimittelentdeckung.

VN-EGNN verbessert die Medikamentenentwicklung, indem es die Identifizierung von Bindungsstellen auf Proteinen erleichtert.

PTF-Vāc verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Transkriptionsfaktor-Bindungsstellen über verschiedene Arten hinweg.

Optimierte Techniken in der k-Mer-Analyse steigern die Effizienz beim Sequenzvergleich.

Neue Methode kombiniert phylogenetischen Baum und Netzwerk für verbesserte Analyse.

Diese Forschung verbindet die Genregulation mit der Regeneration von Stammzellen und deren Auswirkungen.

ScaleFold reduziert die Trainingszeit für Protein-Faltungsmodelle drastisch.

Ein neues Tool verbessert das Tracking von Mikrotubuli in Zellstudien.

CNFs nutzen Differentialgleichungen, um komplexe Wahrscheinlichkeitsverteilungen effektiv zu modellieren.

Ein neuer Ansatz mit Voronoi-Diagrammen verbessert die Genauigkeit und Effizienz von Zellsimulationen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Gemeinschaften in dynamischen Netzwerken.

Neue Software hilft dabei, die Flexibilität von Proteinen besser zu verstehen, um die Medikamentenentwicklung zu verbessern.

Jüngste Studien stellen die Zuverlässigkeit von computergestützten Proteinstrukturvorhersagen in Frage.

Erkunde, wie die kinetische Diagrammanalyse das Studium komplexer biologischer Systeme vereinfacht.

Ein innovatives Modell zeigt, wie Vögel zusammen in Schwärmen fliegen.

Die Nutzung von GNNs zur Identifizierung von multifunktionalen Proteinen verbessert die biologischen Forschungen.

Effiziente Algorithmen und Heuristiken zur Bewertung der Scanbreite in gerichteten azyklischen Graphen.

Eine neue Methode verbessert die Arzneimittelentdeckung, die auf Protein-Kinasen abzielt.

Neue polynomiale Filter verbessern die Leistungsfähigkeit der Graphanalyse in verschiedenen Anwendungen.

Forscher präsentieren einen neuen Ansatz zur Ausrichtung riesiger bakterieller DNA-Sequenzen.

Neues Modell verbessert die Zellzyklusanalyse mit 3D-Bildgebungstechniken.

Wir stellen Prompt-DDG vor, um das Verständnis der Auswirkungen von Proteinmutationen zu verbessern.

Untersuchen, wie das Reskalieren die Ergebnisse und Erkenntnisse von genetischen Simulationen beeinflusst.

Eine neue Methode zur Identifizierung lokaler kausaler Beziehungen in Daten.

LFIS bietet eine systematische Methode zum Probenziehen aus komplexen Verteilungen.

Neues Modell verbessert die Vorhersagegenauigkeit für hydrophobe Bereiche in Proteinen.

VespaG sagt effizient voraus, wie Proteinmutationen die Funktion und Stabilität beeinflussen.

Dieser Artikel bespricht Methoden zur Sensitivitätsanalyse in biologischen Modellen.

Eine neue Methode analysiert, wie Proteine sich an Zelloberflächen verhalten.

Neue inkrementelle Suchmethoden verbessern die Effizienz in Proteinsequenzdatenbanken.

Die Rolle von Diffusionsmodellen bei der Vorhersage und dem Design biomolekularer Strukturen erkunden.

Cometh kombiniert diskrete und kontinuierliche Methoden für eine effiziente Grafgenerierung.

Ein tiefer eintauchen in Protein-Faltung und Strukturvorhersage.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um komplexe biologische Datensätze effektiv zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht die Herausforderungen bei der Linkvorhersage aufgrund von Veränderungen in der Datenverteilung.

PepFlow nutzt Deep Learning, um effektive Peptid-Designs für die Arzneimittelentwicklung zu erstellen.

FusionDTI verbessert die Vorhersagen von Arzneimittel-Ziel-Interaktionen für eine verbesserte Arzneimittelentwicklung.

Diese Studie konzentriert sich darauf, Modelle zur Simulation des neuronalen Wachstums mit bayesianischen Methoden zu verfeinern.