Neuste Artikel für Computational Biology

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.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersage der Wirkungen von Medikamenten auf Krebszellen.

Ein Überblick über LED-Bäume und ihre Rolle beim Studium der Artenentwicklung.

Ein Blick auf Methoden zum Alignieren von Proteinsequenzen und -strukturen.

Wir stellen LEGEND vor, eine Methode zur Analyse der Genexpression in verschiedenen Zelltypen und Geweben.

Verstehen von Retikulationsevents in phylogenetischen Netzwerken und deren Auswirkungen auf die Evolution.

Neues Framework hilft dabei, Proteininteraktionen vorherzusagen, besonders für Korallen.

Ein Blick auf die Vorhersagen von AlphaFold2 und mögliche Fehlinterpretationen in Proteinstrukturen.

Verschiedene Cell Ranger-Versionen beeinflussen die Ergebnisse der scRNA-seq-Datenanalyse erheblich.