Biología Cuantitativa - Biomoléculas

AlphaProteo utiliza aprendizaje automático para diseñar proteínas que se unen a otras proteínas de manera efectiva para la investigación y la medicina.

La investigación explora cómo el hidrógeno afecta a la mioglobina y sus posibles beneficios para la salud.

Las A-GFNs usan átomos para crear nuevas moléculas similares a medicamentos, mejorando el descubrimiento de fármacos.

Nuevos tokenizadores mejoran el modelado molecular al mejorar la representación de estructuras químicas.

Mejorando la usabilidad y reproducibilidad de la predicción de respuesta a medicamentos en la investigación del cáncer.

GIFFLAR mejora las predicciones de propiedades de glicanos usando redes neuronales gráficas.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de distancia de ARN usando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Descubre cómo la guía sin entrenamiento está transformando la generación molecular con modelos de difusión discretos.

GameOpt innova el diseño de proteínas mediante técnicas de optimización eficientes.

PocketFlow mejora el diseño de bolsillos de proteínas usando el conocimiento de interacciones proteína-ligando.

Un nuevo enfoque en el diseño de fármacos mejora la comprensión de la flexibilidad de las proteínas.

Examinando la importancia de las interacciones entre proteínas y ligandos en las predicciones de modelos.

Una nueva herramienta mejora las predicciones de los rendimientos de reacciones químicas usando IA.

Un nuevo modelo mejora cómo los científicos estudian las interacciones y funciones de las proteínas.

Descubre cómo RNA-GPT está revolucionando la investigación sobre el ARN y sus funciones.

CLaSMO optimiza la creación de moléculas para avances en salud y ciencia.

Un nuevo método mejora la predicción de propiedades moleculares usando SMILES.

Un nuevo método mejora las predicciones de unión proteína-ligando en el descubrimiento de fármacos.

ORMA mejora la coincidencia de moléculas y texto con técnicas de alineación innovadoras.

Descubre cómo la tecnología ayuda a diseñar proteínas a través de métodos innovadores.

ChaRNABERT promete revolucionar la modelación de ARN y el desarrollo de tratamientos.

MoleVers predice propiedades moleculares con datos limitados, ayudando en la investigación en medicina y materiales.

Bio-xLSTM usa modelos avanzados para analizar secuencias biológicas complejas y mejorar la ciencia.

OneProt combina varios tipos de datos para mejorar la eficiencia en la investigación de proteínas.

GENzyme simplifica la creación de enzimas para varias aplicaciones.

MDRefine mejora la precisión de las simulaciones de dinámica molecular para la investigación científica.

Descubre cómo las proteínas evolucionan a través de pequeños cambios y conexiones.

JESTR revoluciona la anotación metabolómica con mejor precisión y rendimiento.

Nuevas herramientas ayudan a los científicos a predecir variantes de virus antes de que se vuelvan comunes.

Una mirada a cómo SBMO mejora el diseño de fármacos al refinar candidatos moleculares.

SPRINT acelera la búsqueda de nuevos medicamentos al analizar rápidamente las interacciones de proteínas.

DIANovo mejora la detección de péptidos usando técnicas de deep learning en muestras biológicas complejas.

Los investigadores encuentran maneras de mejorar la calidad de la imagen de proteínas al reducir el ruido de fondo.

Descubriendo nuevas moléculas a través de métodos avanzados de coincidencia de flujo.

Descubre cómo PepHAR mejora el diseño de péptidos para tratar enfermedades.

La investigación revela los mecanismos clave detrás del transporte de iones de potasio en las células.

Una nueva metodología une la IA con la investigación en polímeros para lograr avances emocionantes.

Descubre un nuevo método que mejora las simulaciones de dinámica molecular con mayor eficiencia.

Los científicos descubren caminos eficientes para el movimiento de moléculas usando modelos avanzados.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de las estructuras moleculares y el diseño de medicamentos.