Neuste Artikel für Pharmaforschung

DigiLoCs verbessert Vorhersagen in der Arzneimittelprüfung und steigert die Sicherheit und Effektivität.

GShot erzeugt hochwertige Grafiken aus begrenzten Trainingsdaten mithilfe von Meta-Lerntechniken.

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

Neue Techniken verbessern die Identifikation von Arzneimittelkandidaten, indem sie die Flexibilität von Proteinen erfassen.

Die Rolle von Patenten in der pharmazeutischen Innovation und Forschung untersuchen.

Die Erkundung des Potenzials von Quanten-Neuronalen Netzen in der chemischen und pharmazeutischen Forschung.

ShapeLinker optimiert das Design von Linkern für eine bessere Wirkstoffeffektivität mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Forschung schaut sich an, wie bekannte Medikamente für neue COVID-19-Behandlungsoptionen genutzt werden können.

Entdecke, wie fraktionale Compartments-Modelle das Verständnis von Arzneimittelverhalten verbessern.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Quantensystemen durch angeregte Zustände und komplexe Wechselwirkungen.

Erschliessen, wie verbesserte Sampling-Methoden und maschinelles Lernen Molekulardynamik-Simulationen verbessern.

Dieser Artikel bewertet die Stärken und Schwächen von pharmakometrischen Modellen in Arzneimittelstudien.

Die Forschung vergleicht NLME-Modellansätze zur Schätzung von Drug-Effekten.

Forschung hebt die Rolle von Enzymen bei der Produktion von N-Nitrosoverbindungen hervor.

Aurodox zeigt vielversprechende Ansätze im Kampf gegen hartnäckige Infektionen, die durch resistente Bakterien verursacht werden.

Forschung zeigt, wie Antibiotika-Kombinationen das Bakterienwachstum und die Überlebensraten beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen, wie Medikamente mit Zielen interagieren, und spart Zeit und Ressourcen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von der Medikamentenbindung und Wirksamkeit.

Untersuchung der Rolle von CTLA-4 bei der Immunregulation und seinen medizinischen Anwendungen.

Untersuchung der Rolle von γ-Sekretase bei Alzheimer und ihren komplexen Wechselwirkungen.

Forschung zeigt vielversprechende Quinoxalinverbindungen im Kampf gegen Malariaresistenz.

Neue Methoden zeigen das Potenzial für nachhaltige Terpenoidproduktion.

Forschung zu Spartein zeigt vielversprechende Ansätze für die Arzneimittelentwicklung und Verbesserungen in der Landwirtschaft.

Studie untersucht sicherere Primaquin-Dosierung für die Malariabehandlung bei G6PD-mangelhaften Patienten.

Neue Ansätze in der Krebsbehandlung konzentrieren sich auf gezielte Therapien, die auf der Tumorgenetik basieren.

Forscher verbessern die Methoden zur Arzneimitteltestung bei Viruskrankheiten mithilfe von grafischen neuronalen Fingerabdrücken.

Ein neues Modell, ADRNet, verbessert die Vorhersagen von nebenwirkungen von Medikamenten.

Maschinelles Lernen nutzen, um Medikamente effektiv zu klassifizieren für bessere Behandlungsergebnisse.

Forscher nutzen genetische Erkenntnisse, um die Medikamentenentwicklung für komplexe Krankheiten zu verbessern.

Untersuchung der Auswirkungen von Semaglutid auf Wachstum und Stoffwechsel bei unterernährten jungen Mäusen.

Forschung zeigt, wie Bakterien dem Antibiotikum Daptomycin durch Lipidveränderungen widerstehen.

Neue Datenbank und Tools verbessern die Erkennung von Antibiotikaresistenzen.

GIT-Mol vereint Graphen, Bilder und Text für eine bessere Handhabung von molekularen Daten.

Forscher verbessern das Medikamentendesign mit innovativen Techniken für eine bessere Medikamentenentwicklung.

DiffHopp verbessert die Medikamentenentwicklung, indem es neuartige Molekülstrukturen für bessere Wirksamkeit generiert.

Dieser Artikel behandelt Herausforderungen und Innovationen im Arzneimitteldesign mit modernen Technologien.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagegenauigkeit bei der Arzneimittelentdeckung mit Bioaktivitätsdaten.

Forscher haben eine Methode entwickelt, um verschiedene 3D-Moleküle aus vorhandenen Formen zu erstellen.

KI-generierte Daten nutzen, um die Entdeckung von Molekülen und die Arzneimittelentwicklung zu verbessern.

ATM vereinfacht die Vorhersage der Bindungsenergie für die Arzneimittelentdeckung.