Neuste Artikel für Proteinforschung

Die Rolle von KI bei der Vorhersage von Proteinstrukturen durch Copolymersequenzen erkunden.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Proteinladung und ihrem Verhalten.

Neue Methoden im maschinellen Lernen verbessern die Vorhersagen von allosterischen Stellen in Proteinen.

Prolfquapp macht die Proteinanalytik für Wissenschaftler mit benutzerfreundlichen Tools einfacher.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen von Enzym-Substrat-Interaktionen und hilft der wissenschaftlichen Forschung.

PSALM verbessert die Vorhersagen von Proteindomänen durch innovative Modellierungstechniken.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Proteinfunktionen mit fortschrittlichen Techniken.

BBATProt nutzt Deep Learning, um die Genauigkeit der Vorhersage von Protein-Funktionen zu verbessern.

Eine neue Methode kombiniert Atomkraftmikroskopie mit Deep Learning, um die Vorhersage von Proteinformen zu verbessern.

Neue Methoden zur Proteinentfernung könnten die Neurowissenschaftsforschung revolutionieren.

Lern, wie HTS und maschinelles Lernen die Proteinforschung beeinflussen.

UniScore verbessert die Peptididentifizierung in der Massenspektrometrie und steigert Genauigkeit und Effizienz.

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

Lern, wie PaSiMap hilft, Beziehungen in Proteinsequenzen aufzudecken.

Forschung zeigt, wie die Ansammlung von Tau die Bewegung und das Verhalten bei Mäusemodellen von PSP beeinflusst.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen von Proteininteraktionen und Arzneimittelresistenz.

drMD vereinfacht Protein-Simulationen und macht Forschung für Wissenschaftler zugänglicher.

Ein neues Modell verbessert die Proteinanalysen, indem es strukturelle Informationen effektiv erfasst.

Wissenschaftler haben AsymPolPOK entwickelt, um NMR-Studien von Proteinen in lebenden Zellen zu verbessern.

MMseqs2-GPU beschleunigt die Proteinanalysen und verbessert die Forschungsfähigkeiten.

Forscher entwickeln selektive Hemmstoffe, die auf BRCC36 abzielen, um Autoimmunerkrankungen zu therapieren.

Ein Blick darauf, wie Proteine die Gesundheit und Krankheiten beeinflussen.

Wissenschaftler wetteifern darum, innovative Proteine durch Zusammenarbeit zu entwerfen und zu testen.

Ein neues Tool sagt Wasserinteraktionen rund um Proteine voraus, um die Medikamentenentwicklung zu verbessern.

Forschung zeigt neue Strukturen von STEP, die das Drug Design für neurologische Krankheiten unterstützen.

Forscher geben Einblicke in Proteine, die mit elektrischen Synapsen und der Gehirnfunktion verbunden sind.

TMVisDB bietet bahnbrechende Einblicke in Transmembranproteine für die biomedizinische Forschung.

Forscher verbessern das Training von Proteinmodellen mit vielfältigen Daten und effizienten Methoden.

DockFormer verbessert die Vorhersagen, wie Proteine und kleine Moleküle interagieren.

OneProt kombiniert verschiedene Datentypen, um die Effizienz der Proteinforschung zu steigern.

Neuronatin beeinflusst den Calciumfluss und steht im Zusammenhang mit Gesundheitsproblemen wie Diabetes und Fettleibigkeit.

Cdc42 formt das Zellwachstum durch innovative Forschung und Techniken.

POSH bietet schnellere, effizientere Proteinähnlichkeitssuchen an.

Forschung zeigt, wie wichtig kleine Proteine und verschachtelte Gene bei Bakterien sind.

NEFFy verbessert die multiple Sequenzalignment mit Schnelligkeit und Effizienz.

CycleDesigner erstellt einzigartige zyklische Peptide für die gezielte Arzneimittelentwicklung.

Die inPhase-Methode verbessert die Erstellung von Phasendiagrammen für die Proteinforschung.

AlphaFold verbessert die Genauigkeit der Proteinmodellierung durch innovative Methoden und die Integration experimenteller Daten.

ProtSpace hilft Forschern, Proteinbeziehungen zu visualisieren und Klassifikationsmethoden weiterzuentwickeln.

DIANovo verbessert die Peptidentdeckung mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken in komplexen biologischen Proben.