Biología Cuantitativa - Biomoléculas

Una mirada a los métodos de aprendizaje profundo en el descubrimiento de medicamentos.

La IA está cambiando la forma en que se desarrollan nuevos medicamentos, haciéndolo más rápido y eficiente.

Nuevas técnicas en el diseño de proteínas usando recocido cuántico muestran resultados prometedores.

ProtChatGPT facilita el acceso a información sobre proteínas a través de IA conversacional.

Nuevos métodos en cryo-EM descubren formas moleculares complejas e interacciones.

Un enfoque nuevo mejora las predicciones de reacciones químicas usando aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de interacciones proteína-ligando.

Explorando cómo los polímeros cargados mejoran las tecnologías de secuenciación de ADN.

REMO mejora la comprensión molecular a través de un aprendizaje innovador basado en reacciones.

Un nuevo método mejora la generación de moléculas similares a fármacos con isomería óptica.

Presentando la Optimización de Doble Espacio para mejorar los procesos de diseño de fármacos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de interacciones entre proteínas y ligandos.

Las formas moleculares impactan el diseño de fármacos y sus interacciones.

RiNALMo es un modelo de lenguaje de ARN avanzado para predecir estructuras y funciones del ARN.

Un nuevo enfoque mejora el diseño de fármacos péptidos usando IA y un conjunto de datos completo.

Nuevos métodos mejoran la identificación de interacciones proteicas en la literatura científica.

Sort Slice mejora cómo se procesa la data química usando huellas dactilares de conectividad extendida.

Un nuevo conjunto de datos mejora la evaluación del conocimiento molecular en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método para entender mejor las moléculas complejas usando motivos y gráficos.

Explorando el papel del entrenamiento de auto-consistencia en la mejora de la predicción Hamiltoniana para propiedades moleculares.

GeoBFN aborda desafíos clave en la generación de estructuras moleculares 3D precisas.

Una visión general de los métodos para estudiar sistemas con conteos de partículas variables.

Esta investigación presenta un enfoque combinado para simulaciones de movimiento de proteínas más rápidas.

Este artículo examina cómo los autocatalizadores simples crecen y compiten en sistemas químicos.

FraGNNet mejora la predicción de espectros de masas para una mejor identificación de compuestos.

UnifyImmun predice la unión de antígenos, mejorando la efectividad de la inmunoterapia contra el cáncer.

Kermut mejora la precisión en la predicción de variantes de proteínas al abordar las incertidumbres en los resultados.

La investigación revela que el mal plegamiento del ARN a bajas temperaturas afecta su función.

VN-EGNN mejora el desarrollo de medicamentos al mejorar la identificación de sitios de unión en proteínas.

La IA ayuda a crear medicamentos para tratar condiciones relacionadas con el cerebro al cruzar la barrera hematoencefálica.

Una nueva herramienta mejora el seguimiento de los microtúbulos en estudios celulares.

La investigación revela cómo las secuencias de TCR determinan el reconocimiento de antígenos y sus implicaciones para la terapia.

Un nuevo modelo, MolCRAFT, mejora el diseño de medicamentos al generar estructuras moleculares realistas.

ApisTox ofrece información clave sobre los efectos de los pesticidas en las abejas.

HEroBM mejora la precisión en la retro-mapeo de simulaciones moleculares de grano grueso.

Están surgiendo nuevas técnicas para generar estructuras moleculares de manera más rápida y flexible.

Un nuevo método agiliza el diseño de fármacos generando moléculas a medida de manera eficiente.

Investigadores desarrollan modelos eficientes para estudiar membranas lipídicas y dinámicas celulares.

Un nuevo enfoque revela cómo funcionan las proteínas en entornos naturales.

UniCorn integra diferentes métodos de pre-entrenamiento para un aprendizaje efectivo de representaciones moleculares.