Últimos artículos para Descubrimiento de medicamentos

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de predicción de medicamentos para mejores terapias contra el cáncer.

Este método mejora el análisis celular a través del reconocimiento de patrones inusuales, lo que ayuda a entender mejor los tratamientos.

La investigación con FragLites revela sitios de unión clave en los complejos CDK-ciclina.

El impacto de Brachyury en el cáncer, especialmente en el cordoma, revela nuevas posibilidades de tratamiento.

Un nuevo marco que integra la computación cuántica con métodos clásicos para un mejor rendimiento en problemas complejos.

Los modelos de proteínas mejoran nuestra capacidad para predecir funciones y estructuras de proteínas.

Un enfoque novedoso ofrece explicaciones claras para las clasificaciones de gráficos.

Combinar el aprendizaje automático y OFDFT mejora la eficiencia y precisión del análisis molecular.

Usando IA para mejorar la identificación de objetivos de fármacos y reducir los costos de descubrimiento.

Nuevos métodos ofrecen ideas sobre interacciones de proteínas y el impacto de las mutaciones.

Los microorganismos ofrecen un camino hacia productos químicos valiosos para la medicina y la agricultura.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el diseño de fármacos y materiales.

T-Rex combina modelos de lenguaje y de grafos para mejorar las predicciones de retrosíntesis en química.

Graph Multi-Similarity Learning mejora el descubrimiento de fármacos a través de relaciones moleculares flexibles.

Este estudio explora técnicas de machine learning para encontrar nuevos candidatos a coagulantes.

Usando la computación cuántica analógica para mejorar las predicciones de moléculas de agua alrededor de proteínas para el diseño de fármacos.

Un nuevo enfoque para mejorar la optimización en escenarios complejos usando simulaciones.

Un nuevo marco mejora la predicción de candidatos a fármacos en la investigación biomédica.

Un nuevo enfoque combina la recuperación de evidencia con predicciones en el descubrimiento de fármacos.

Nuevos métodos están cambiando la forma en que los científicos estudian las estructuras moleculares y sus aplicaciones.

Un nuevo enfoque usando aprendizaje profundo para identificar antibióticos efectivos contra bacterias resistentes.

Los investigadores presentan el registro de nubes de puntos para una mejor comparación de estructuras biomoleculares.

Una mirada a la evolución y aplicaciones de la teoría de clústeres acoplados en la química cuántica.

La IA está cambiando cómo se descubren los nuevos medicamentos, centrándose en tratamientos para el cáncer.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo gráfico usando entornos jerárquicos.

Investigaciones exploran pequeños organismos para mejores tratamientos de problemas de salud mental.

Nuevo conjunto de datos y método de predicción impulsan la investigación sobre interacción droga-objetivo.

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

Descubre cómo el acoplamiento molecular y la computación cuántica mejoran el desarrollo de fármacos.

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

Los científicos usan métodos computacionales para mejorar el análisis de la selectividad de unión de los medicamentos.

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

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

Un nuevo modelo mejora la comprensión de las interacciones proteicas en diferentes contextos biológicos.

Este artículo explora cómo la predicción conforme mejora la toma de decisiones en entornos inciertos.

Presentando HeMeNet para un aprendizaje multitarea eficiente de proteínas usando estructuras 3D.

PLINDER mejora el descubrimiento de fármacos a través de conjuntos de datos mejorados de interacción proteína-ligando.

Esta biblioteca ofrece una forma eficiente de calcular huellas moleculares para químicos.

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

Un nuevo método mejora el análisis de proteínas a través de datos de difracción de rayos X mejorados.