Neuste Artikel für Proteinforschung

Eine neue Methode verbessert die Proteinanalytik durch verbesserte Röntgenbeugungsdaten.

PairK verbessert die Vorhersage von Proteininteraktionen, indem es sich auf kurze Motive konzentriert.

Neues Framework verbessert Proteinmodelle mit umfangreichen Annotationen für präzise Vorhersagen.

Eine Studie zeigt, wie Phasentrennung die Struktur von ungeordneten Proteinen beeinflusst.

Forschung zeigt, wie Proteine Signale durch strukturelle Veränderungen übertragen.

Forschung zeigt verbesserte Techniken zum Extrahieren von Membranproteinen in natürlichen Umgebungen.

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

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

CryoTEN verbessert die Qualität von Cryo-EM-Karten mithilfe von Deep-Learning-Methoden.

Dieser Artikel befasst sich mit der Überwindung von Herausforderungen bei der Reinigung von Proteinen aus Nanopartikelproben.

CryoSPHERE verbessert die Rekonstruktion von Proteinformen aus Kryo-EM-Bildern mithilfe von maschinellem Lernen.

Neue inkrementelle Suchmethoden verbessern die Effizienz in Proteinsequenzdatenbanken.

Ein neuer Ansatz zum Verständnis der Proteinstabilität durch Aminosäuresequenzen.

BICePs verbessert die Vorhersagen zum molekularen Verhalten, indem es die Modellparameter mit experimentellen Daten verfeinert.

Ein neues Modell sagt die Thermostabilität von Nanobodies mit begrenzten Daten voraus.

Neue Liganden verbessern die Proteinforschung und das Verständnis.

Ein neues Tool zur Bewertung von Methoden zum Lernen der Proteinstruktur.

Forscher entwickeln sulfonierte Farbstoffe für präzise Proteinmarkierung auf Zelloberflächen.

Forschung zeigt, wie Phosphorylierung die Struktur und Funktion von Proteinen beeinflusst.

SeaMoon bietet eine frische Methode, um die Dynamik von Proteinen nur mit Sequenzdaten zu analysieren.

Forschung untersucht, wie das iLOV-Protein hilft, die Motorfunktion von Bakterien zu erforschen.

Neue Methoden verbessern das Protein-Labeling für wissenschaftliche Forschung.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Proteinstrukturen und die Klassifikationsgenauigkeit.

Neue Kollagenfolien ahmen das natürliche Verhalten von Blutgefässen nach und unterstützen so die Gewebezüchtung.

Eine Studie über die Nutzung von KI zur Verbesserung des Protein-Sequenz-Designs für medizinische Zwecke.

Neue Erkenntnisse darüber, wie Themis die T-Zell-Entwicklung und die Immunantwort beeinflusst.

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

Neue Methode verbessert die Effizienz beim Studieren von Proteinstrukturen und -interaktionen.

HERMES sagt voraus, wie sich Proteinmutationen auf Stabilität und Funktion durch 3D-Strukturen auswirken.

Neue Methode GENBAIT verbessert die Auswahl von Proteinuntergruppen für zelluläre Studien.

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

Forscher haben DiDBiT-TMT entwickelt, um die Analyse der Proteinsynthese in Gedächtnisstudien zu verbessern.

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.