Biologie quantitative - Biomolécules

Explorer comment fonctionnent les moteurs moléculaires et leurs implications pour la technologie et la médecine.

MoCoP combine des données moléculaires et cellulaires pour améliorer les prédictions de découverte de médicaments.

MUDiff combine des données 2D et 3D pour un meilleur design moléculaire.

Explorer l'importance et le comportement des condensats biomoléculaires dans les cellules vivantes.

Explorer comment les protéines s'influencent mutuellement à travers les interactions ADN.

Comprendre les osmolytes est essentiel pour la stabilité des protéines dans diverses applications.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la conception moléculaire, réduisant les coûts et boostant la découverte.

Le nouveau jeu de données CREMP améliore la recherche sur les peptides macrocycliques en médecine.

Des recherches montrent comment les mutations influencent les prédictions de forme des protéines par l'IA.

Lingo3DMol améliore la conception de médicaments en intégrant l'IA et la modélisation moléculaire 3D.

Le cadre Anansi améliore la clarté et la puissance dans l'analyse des données biologiques complexes.

Voici DrugChat, un système pour améliorer la découverte de médicaments grâce à des questions interactives et à l'analyse de données.

Un nouveau modèle ouvre la voie à des vaccins universels contre la COVID-19.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des odeurs en se basant sur les structures moléculaires.

DrugGPS améliore la conception de médicaments en se concentrant sur les similitudes des poches de protéines.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision du docking des complexes protéiques.

De nouvelles méthodes d'optimisation transforment la conception des protéines pour plus de précision et d'efficacité.

Découvrez comment l'apprentissage automatique transforme l'ingénierie des protéines et l'évolution dirigée.

Un ensemble de données de 86 millions de molécules aide la recherche en découverte de médicaments et en science des matériaux.

Le modèle D3FG améliore la conception de médicaments en se concentrant sur les groupes fonctionnels et les liaisons.

Des chercheurs ont développé un modèle pour mieux prédire les changements de stabilité des protéines à partir des mutations d'acides aminés.

Une nouvelle approche améliore la prédiction des formes des peptides macrocycliques pour la conception de médicaments.

Un nouveau modèle améliore la conception des anticorps pour des vaccins plus efficaces.

Une nouvelle approche utilise des données limitées pour améliorer les prédictions des interactions entre protéines et peptides.

Des chercheurs développent un modèle génératif pour améliorer les prédictions sur le repliement des protéines.

Cette étude examine la relation entre les séquences de protéines et les propriétés des condensats.

Des chercheurs innovent dans la conception des protéines avec des techniques d'échantillonnage avancées pour de meilleurs anticorps.

Une nouvelle méthode améliore le design des molécules ressemblant à des médicaments.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie 3D des protéines en utilisant la technologie cryo-EM.

ShapeLinker optimise la conception des linkers pour une meilleure efficacité des médicaments grâce à l'apprentissage automatique.

Un nouveau système simplifie la conception moléculaire en utilisant le traitement du langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la recherche scientifique en utilisant l'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions du repliement et du comportement des protéines grâce à l'apprentissage automatique.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour mieux prédire les mutations de protéines et leurs effets.

Des chercheurs améliorent les prévisions de liaison des médicaments aux cibles avec des graphs de connaissances multimodaux.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions sur la façon dont les médicaments interagissent avec leurs cibles, ce qui fait gagner du temps et des ressources.

Une nouvelle méthode améliore la génération de conformères moléculaires pour la découverte de médicaments.

Un aperçu approfondi des protéines, de leur structure et de leur importance en science.

Explore comment les simulations de dynamique moléculaire révèlent le comportement et les interactions des protéines.

TDS améliore les modèles de diffusion pour une génération de données efficace et polyvalente.