Biologie - Bioinformatique

Un aperçu des mécanismes et des contrôles de la réplication de l'ADN.

CCfrag améliore la précision d'AlphaFold pour les structures protéiques complexes.

GRIT propose des infos sur les fonctions des gènes et leurs interactions en utilisant des données de cellules individuelles.

Cette étude passe en revue l'efficacité des outils logiciels pour l'annotation génomique.

SPACE révèle des interactions complexes dans les tissus biologiques pour des insights plus profonds.

Un nouveau pipeline améliore la détection des peptides antimicrobiens alors que la résistance aux antibiotiques augmente.

Une approche simplifiée pour gérer et rechercher des k-mers dans des ensembles de données biologiques énormes.

Chronocell propose un nouveau modèle pour mieux comprendre la dynamique des gènes dans les cellules individuelles.

ROADIES simplifie l'analyse des données génomiques, créant des arbres des espèces de manière efficace et précise.

LEOPARD s'attaque aux problèmes de données manquantes dans la recherche omique pour de meilleures compréhensions des maladies.

Explorer les facteurs clés et les découvertes récentes sur la maladie de Parkinson.

Une nouvelle méthode améliore la classification des types de cellules dans la recherche médicale.

TIMS2Rescore améliore la précision d'identification des protéines dans la recherche en protéomique.

b-move propose une solution efficace pour chercher des données génétiques en bioinformatique.

AFsample2 améliore les prédictions de forme des protéines grâce à des méthodes d'échantillonnage innovantes.

De nouvelles méthodes de calcul améliorent la conception de l'ARNm pour les vaccins et les thérapies.

Surforama améliore l'analyse des protéines membranaires en utilisant la cryo-tomographie électronique.

Des chercheurs améliorent la précision du séquençage génomique grâce à des méthodes innovantes de correction d'erreurs.

MULAN intègre des données séquentielles et structurelles pour mieux comprendre les protéines.

AlphaDIA améliore l'analyse des protéines grâce à des méthodes avancées et à l'intégration de l'apprentissage profond.

De nouveaux modèles améliorent les prédictions pour la performance des protéines et leur conception.

TrajAtlas donne des infos sur la différenciation des ostéoblastes et ses implications pour la santé des os.

De nouveaux modèles améliorent les prévisions des emplacements des ions métalliques dans les protéines.

La nouvelle version de DockQ améliore l'évaluation des structures protéiques et des interactions.

Des chercheurs bossent sur un nouveau vaccin pour lutter efficacement contre la dengue.

Recherche des liens entre les maladies grâce aux relations génétiques et à l'intégration de données biologiques.

Des chercheurs proposent de nouvelles méthodes pour étudier la méthylation de l'ADN dans différents types de cellules.

Une étude révèle de nouvelles cibles potentielles pour traiter la maladie de Parkinson.

Explorer des méthodes efficaces pour créer des protéines sur mesure en utilisant des techniques ADN avancées.

TACIT améliore l'identification des types de cellules pour des pistes de traitement de maladie plus précises.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans l'analyse des séquences génétiques.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension et la prédiction des fonctions des protéines.

Cette méthode améliore l'analyse cellulaire grâce à la reconnaissance de motifs inhabituels, ce qui enrichit la compréhension des traitements.

AFMfit propose des méthodes avancées pour l'analyse en temps réel des biomolécules.

Une nouvelle méthode améliore notre façon d'étudier la croissance et le mouvement des cellules.

Présentation de GenePointNet : une nouvelle méthode pour analyser les données de séquençage d'ARN.

Le modèle Nimbus améliore la précision dans l'analyse des marqueurs protéiques dans les échantillons de tissu.

Nouvelles méthodes améliorent le séquençage du génome, aidant à l'identification des organismes et aux études écologiques.

Cette étude explore comment les mutations dans les gènes suppresseurs de tumeurs affectent le risque de cancer.

Des recherches sur les lncARNs offrent de nouvelles perspectives sur le trouble du spectre autistique.