Biología Cuantitativa - Biomoléculas

MolCode combina datos 2D y 3D para crear mejores moléculas.

Explora cómo las mutaciones espontáneas influyen en la información genética y la evolución.

Esta investigación se centra en predecir la sinergia de medicamentos usando modelos de lenguaje avanzados en tejidos raros.

SILVR hace que sea más fácil crear nuevos candidatos a medicamentos usando aprendizaje automático y fragmentos conocidos.

Explorando cómo funcionan los motores moleculares y sus implicaciones para la tecnología y la medicina.

MoCoP combina datos moleculares y celulares para mejorar las predicciones en el descubrimiento de medicamentos.

MUDiff combina datos 2D y 3D para un mejor diseño molecular.

Explorando la importancia y el comportamiento de los condensados biomoleculares en las células vivas.

Explorando cómo las proteínas se influyen entre sí a través de interacciones con el ADN.

Entender los osmólitos es clave para la estabilidad de las proteínas en varias aplicaciones.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el diseño molecular, reduciendo costos y potenciando el descubrimiento.

El nuevo conjunto de datos CREMP mejora la investigación sobre péptidos macrocíclicos en medicina.

La investigación revela cómo las mutaciones afectan las predicciones de IA sobre las formas de las proteínas.

Lingo3DMol mejora el diseño de medicamentos al integrar IA y modelado molecular 3D.

El marco Anansi mejora la claridad y el poder al analizar datos biológicos complejos.

Te presentamos DrugChat, un sistema para mejorar el descubrimiento de drogas a través de preguntas interactivas y análisis de datos.

Un nuevo modelo está allanando el camino para las vacunas universales contra el COVID-19.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de olores basándose en estructuras moleculares.

DrugGPS mejora el diseño de fármacos al centrarse en las similitudes de los huecos de proteínas.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión del acoplamiento de complejos de proteínas.

Nuevos métodos de optimización están transformando el diseño de proteínas para obtener más precisión y eficiencia.

Descubre cómo el aprendizaje automático está transformando la ingeniería de proteínas y la evolución dirigida.

Un conjunto de datos de 86 millones de moléculas ayuda en la investigación de descubrimiento de fármacos y ciencia de materiales.

El modelo D3FG mejora el diseño de medicamentos al centrarse en grupos funcionales y enlaces.

Investigadores desarrollan un modelo para predecir mejor los cambios de estabilidad de proteínas por mutaciones en aminoácidos.

Nuevo enfoque mejora la predicción de las formas de péptidos macrocíclicos para el diseño de medicamentos.

Un nuevo modelo mejora el diseño de anticuerpos para vacunas más efectivas.

Un nuevo enfoque utiliza datos limitados para mejorar las predicciones de interacciones entre proteínas y péptidos.

Los investigadores desarrollan un modelo generativo para mejorar las predicciones de plegamiento de proteínas.

Este estudio examina la relación entre las secuencias de proteínas y las propiedades de los condensados.

Los investigadores innovan en el diseño de proteínas con técnicas de muestreo avanzadas para mejores anticuerpos.

Un nuevo método mejora el diseño de moléculas similares a medicamentos.

Un nuevo método mejora la imagenología 3D de proteínas usando tecnología de crio-EM.

ShapeLinker optimiza el diseño de enlaces para mejorar la eficacia de los fármacos usando aprendizaje automático.

Un nuevo sistema simplifica el diseño molecular usando procesamiento de lenguaje natural.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la investigación científica usando aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran las predicciones del plegamiento y comportamiento de proteínas usando aprendizaje automático.

Los investigadores usan aprendizaje automático para predecir mejor las mutaciones de proteínas y sus efectos.

Los investigadores mejoran las predicciones de unión de fármacos y objetivos con gráficos de conocimiento multimodal.

Un nuevo método mejora las predicciones de cómo los medicamentos interactúan con sus objetivos, ahorrando tiempo y recursos.