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Un nuevo método analiza cómo se comportan las proteínas en las superficies celulares.

Nuevos métodos de búsqueda incremental mejoran la eficiencia en bases de datos de secuencias de proteínas.

Explorando el papel de los modelos de difusión en la predicción y diseño de estructuras biomoleculares.

Cometh combina métodos discretos y continuos para generar gráficos de manera eficiente.

Una inmersión profunda en el plegamiento de proteínas y la predicción de estructuras.

Este estudio presenta un método para analizar conjuntos de datos biológicos complejos de manera efectiva.

Este artículo examina los desafíos en la predicción de enlaces debido a cambios en la distribución de datos.

PepFlow utiliza aprendizaje profundo para crear diseños de péptidos efectivos para el desarrollo de medicamentos.

FusionDTI mejora las predicciones de interacciones entre fármacos y objetivos para un desarrollo de medicamentos más efectivo.

Este estudio se centra en mejorar modelos para simular el crecimiento neuronal usando métodos bayesianos.

Un nuevo modelo mejora el diseño de anticuerpos al combinar técnicas generativas y física.

Un nuevo enfoque para mejorar la clasificación de bordes utilizando aspectos topológicos.

Explora reglas de filtrado sólidas para una selección rápida de características en conjuntos de datos complejos.

Explorando cómo la computación cuántica ayuda a predecir las estructuras de mRNA para avances médicos.

QuickEd mejora la velocidad y precisión en el alineamiento de secuencias de ADN y proteínas.

Un enfoque multimodal mejora las predicciones de expresión genética en la investigación biológica.

Nuevas herramientas mejoran la precisión para predecir estructuras de ARN cruciales para las funciones celulares.

Nuevo software mejora la detección de macromoléculas en datos de crio-ET.

ERIC ofrece una forma eficiente de medir similitudes entre gráficos con mejor precisión.

Un nuevo método simplifica la selección de variables en grandes conjuntos de datos.

La investigación examina los patrones de actividad en redes neuronales QIF circulares.

TX-Phase mejora la imputación de genotipos mientras garantiza la privacidad de los datos para los investigadores.

GRASP mejora la precisión en la predicción de complejos de proteínas usando datos experimentales.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión en el diseño de anticuerpos terapéuticos.

Investigando la estructura y función de las mitocondrias para tener mejores ideas sobre la salud.

Un nuevo enfoque revela el papel de las interacciones de orden superior en la función de las proteínas.

Una nueva herramienta mejora las predicciones de la estabilidad de las proteínas a altas temperaturas.

Explorando la codificación diferencial y su impacto en los modelos de aprendizaje de grafos.

Descubre cómo PhysiBoSS simplifica el modelado biológico complejo para los investigadores.

Este artículo examina enfoques de modelos de lenguaje tradicionales y de proteínas para estudiar la evolución de las proteínas.

PlantConnectome conecta la literatura y las funciones de los genes para mejorar la investigación en biología vegetal.

La investigación se centra en mejorar la precisión del modelo cerebral a través de técnicas de simulación innovadoras.

Aprende cómo la reducción de dimensionalidad ayuda a los científicos a analizar datos biológicos.

Los investigadores desarrollan herramientas para estudiar mejor los microorganismos que no se pueden cultivar y sus requisitos de crecimiento.

Un sistema para reconocer y categorizar términos médicos en textos científicos.

Una mirada a cómo la optimización bayesiana aborda los desafíos de alta dimensión.

Este estudio adapta técnicas de optimización para un mejor rendimiento en el espacio de Wasserstein.

DFMDock integra muestreo y clasificación para mejorar las predicciones de acoplamiento de proteínas.

Nuevos métodos mejoran el análisis de la estructura de proteínas y la precisión en la clasificación.

Un estudio sobre el uso de IA para mejorar el diseño de secuencias de proteínas con fines médicos.