Biología Cuantitativa - Biomoléculas

Nuevos enfoques en el diseño de fármacos priorizan la sintetizabilidad de moléculas para obtener mejores resultados.

CLP transforma datos moleculares en cadenas para mejorar el descubrimiento de medicamentos.

Combinando técnicas de codificación y principios biológicos para mejorar la eficiencia del almacenamiento de ADN.

Explorando el papel de las secuencias de ADN en la replicación a través de varias formas de vida.

Los científicos ahora tienen un conjunto de datos para estudiar el comportamiento de las proteínas a lo largo del tiempo.

Los investigadores están usando LIMO para crear moléculas especializadas para la medicina.

Este estudio evalúa funciones de puntuación para predecir interacciones de proteínas basadas en características físicas.

Nuevos métodos mejoran la manera en que los científicos predicen interacciones de unión de proteínas.

Un nuevo método mejora la predicción de fármacos y sus objetivos usando técnicas de aprendizaje automático.

Un enfoque nuevo revela cómo se unen las proteínas en las membranas celulares.

Nuevo enfoque mejora los modelos generativos para un descubrimiento de compuestos más eficiente.

Un nuevo enfoque para diseñar moléculas basadas en efectos celulares.

CryoBench ayuda a mejorar la evaluación del método de cryo-EM con conjuntos de datos diversos.

Las actualizaciones de DeepChem hacen que sea más fácil para los científicos generar nuevas moléculas.

Presentamos SimpleSBDD, un método que simplifica el descubrimiento de fármacos al optimizar la afinidad de unión.

Los métodos de IA están cambiando la forma en que los científicos predicen las propiedades moleculares para varias aplicaciones.

Un nuevo método combina modelos para mejorar el diseño de moléculas para fármacos y materiales.

Un nuevo sistema crea moléculas directamente a partir de instrucciones escritas, mejorando la eficiencia.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de interacciones entre proteínas y ARN para obtener mejores conocimientos sobre enfermedades.

ProteinGPT simplifica el estudio de proteínas a través de un sistema de chat interactivo.

Nuevos métodos mejoran la creación de moléculas para drogas y materiales.

Explorando cómo la computación cuántica puede mejorar el proceso de desarrollo de medicamentos.

ATAC-Diff mejora la calidad y el análisis de datos de scATAC-seq a través de técnicas innovadoras.

Nuevos modelos simplifican la ingeniería de proteínas para diversas aplicaciones.

Este estudio explora las interacciones de los polielectrolitos con la proteína de espiga del SARS-CoV-2.

Un nuevo marco mejora la poda de datos enfocándose en modelos preentrenados para tareas moleculares.

Descubre la importancia y flexibilidad de las proteínas intrínsecamente desordenadas en biología.

Se examina el papel del zinc en la regulación de la función de la proteína CzrA.

AbGPT ayuda a crear secuencias de anticuerpos efectivas usando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Estrategias para abordar la competencia de recursos en la tecnología CRISPR para un mejor control genético.

Este artículo habla sobre la integración de la realidad virtual y la dinámica molecular para avances en la investigación.

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.