Biología Cuantitativa - Biomoléculas

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.

Un nuevo enfoque mejora la generación de conformadores moleculares para el descubrimiento de fármacos.

Una mirada profunda a las proteínas, su estructura y su importancia en la ciencia.

Explora cómo las simulaciones de dinámica molecular revelan el comportamiento y las interacciones de las proteínas.

TDS mejora los modelos de difusión para una generación de datos eficiente y versátil.

Explorando la importancia del plegamiento de proteínas en la salud y la enfermedad.

Aprende sobre el papel vital del plegamiento de proteínas en la salud y la enfermedad.

Este artículo explora cómo las formas de las proteínas afectan sus roles en la biología.

Un nuevo método mejora la optimización de proteínas para mejores funciones en biotecnología.

La investigación se centra en métodos para predecir estructuras de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos.

Una visión general de las estructuras de proteínas y su importancia en biología.

Explora el papel vital de la estructura de las proteínas en la salud y la enfermedad.

Explora los roles vitales y las estructuras de las proteínas en las células vivas.

Un nuevo método mejora el análisis de la regulación genética al tener en cuenta las fluctuaciones en los sistemas biológicos.

Esta investigación usa aprendizaje automático para mejorar las predicciones de unión de nanobodies.

RNAformer usa aprendizaje profundo para mejorar las predicciones de estructura del ARN.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la velocidad para identificar moléculas pequeñas.

Los investigadores mejoran los métodos de análisis de medicamentos para enfermedades virales a través de huellas dactilares de redes neuronales en grafos.

Descubre cómo la computación avanzada está transformando los métodos de ingeniería de proteínas.

La investigación revela dinámicas complejas de las proteínas LHCII y la gestión de energía en las plantas.

El estudio resalta cómo las características de la membrana celular afectan la captación y función de los sEV.

TargetVAE busca simplificar el descubrimiento de medicamentos generando de manera eficiente compuestos potenciales para fármacos.

Un nuevo método de aprendizaje profundo mejora modelos 3D a partir de imágenes de crio-EM.

Nuevas estrategias mejoran la validación de modelos para mezclas químicas complejas.

Una mirada a lo último en técnicas de retrosíntesis y su impacto en el descubrimiento de medicamentos.

Un estudio muestra cómo evolucionan las estructuras y secuencias de proteínas a lo largo del tiempo.

Un gran conjunto de datos de alineaciones de proteínas para avanzar en la investigación y obtener información.

Un enfoque novedoso para representar estructuras complejas de ADN de manera clara y eficiente.

GIT-Mol integra gráficos, imágenes y texto para manejar mejor los datos moleculares.

Explorando el papel de los chatbots en el desarrollo de tratamientos para la adicción a la cocaína.

DiffHopp mejora el descubrimiento de medicamentos al generar nuevas estructuras moleculares para una mejor eficacia.

Este artículo habla sobre los desafíos e innovaciones en el diseño de medicamentos usando tecnologías avanzadas.

Los investigadores exploran técnicas innovadoras para predecir estructuras y dinámicas de proteínas.