Últimos artículos para Investigación de proteínas

Explorando el papel de la IA en predecir estructuras de proteínas a través de secuencias de copolímeros.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las interacciones y el comportamiento de la carga de proteínas.

Nuevos métodos de aprendizaje automático mejoran las predicciones de sitios alostéricos en proteínas.

Prolfquapp simplifica el análisis de proteínas para los científicos con herramientas fáciles de usar.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de las interacciones entre enzimas y sustratos, ayudando a la investigación científica.

PSALM mejora las predicciones de dominios de proteínas a través de técnicas de modelado innovadoras.

Un nuevo método mejora las predicciones de funciones de proteínas usando técnicas avanzadas.

BBATProt usa aprendizaje profundo para mejorar la precisión en la predicción de funciones de proteínas.

Un nuevo método combina la microscopía de fuerza atómica con el aprendizaje profundo para mejorar la predicción de la forma de las proteínas.

Nuevos métodos para eliminar proteínas podrían transformar la investigación en neurociencia.

Descubre cómo HTS y el aprendizaje automático están moldeando la investigación de proteínas.

UniScore mejora la identificación de péptidos en espectrometría de masas, aumentando la precisión y eficiencia.

Una mirada a las predicciones de AlphaFold2 y posibles malas interpretaciones en las estructuras de proteínas.

Aprende cómo PaSiMap ayuda a revelar relaciones en secuencias de proteínas.

La investigación revela cómo la acumulación de Tau afecta el movimiento y el comportamiento en modelos de ratones con PSP.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de interacciones de proteínas y resistencia a medicamentos.

drMD simplifica las simulaciones de proteínas, haciendo la investigación más accesible para los científicos.

Un nuevo modelo mejora el análisis de proteínas al capturar información estructural de manera efectiva.

Los científicos desarrollan AsymPolPOK para mejorar los estudios de RMN de proteínas en células vivas.

MMseqs2-GPU acelera el análisis de proteínas y mejora las capacidades de investigación.

Los investigadores desarrollan inhibidores selectivos que apuntan a BRCC36 para la terapia de enfermedades autoinmunes.

Una mirada a cómo las proteínas afectan la salud y la enfermedad.

Los científicos compiten para diseñar y probar proteínas innovadoras a través de la colaboración.

Una nueva herramienta predice las interacciones del agua alrededor de las proteínas para mejorar el diseño de medicamentos.

Investigaciones revelan nuevas estructuras de STEP, ayudando en el diseño de medicamentos para enfermedades neurológicas.

Los investigadores revelan información sobre proteínas relacionadas con sinapsis eléctricas y la función del cerebro.

TMVisDB ofrece vistas innovadoras de proteínas transmembrana para la investigación biológica.

Los investigadores mejoran el entrenamiento de modelos de proteínas usando datos diversos y métodos eficientes.

DockFormer mejora las predicciones de cómo interactúan las proteínas y las pequeñas moléculas.

OneProt combina varios tipos de datos para mejorar la eficiencia en la investigación de proteínas.

Neuronatina afecta el flujo de calcio, relacionado con problemas de salud como la diabetes y la obesidad.

Cdc42 moldea el crecimiento celular a través de investigaciones y técnicas innovadoras.

POSH ofrece búsquedas de similitud de proteínas más rápidas y eficientes.

La investigación revela la importancia de las proteínas pequeñas y los genes anidados en las bacterias.

NEFFy mejora la alineación de múltiples secuencias con rapidez y eficiencia.

CycleDesigner crea péptidos cíclicos únicos para el desarrollo de medicamentos específicos.

el método inPhase mejora la creación de diagramas de fases para la investigación de proteínas.

AlphaFold mejora la precisión del modelado de proteínas a través de métodos innovadores y la integración de datos experimentales.

ProtSpace ayuda a los investigadores a visualizar las relaciones entre proteínas y a desarrollar métodos de clasificación.

DIANovo mejora la detección de péptidos usando técnicas de deep learning en muestras biológicas complejas.