Biologie quantitative - Biomolécules

Un aperçu des structures protéiques et de leur importance en biologie.

Explore le rôle essentiel de la structure des protéines dans la santé et la maladie.

Explore les rôles essentiels et les structures des protéines dans les cellules vivantes.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de la régulation des gènes en tenant compte des fluctuations dans les systèmes biologiques.

Cette recherche utilise l'apprentissage automatique pour améliorer les prédictions de liaison des nanobodies.

RNAformer utilise l'apprentissage profond pour améliorer les prévisions de structure de l'ARN.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et la vitesse pour identifier les petites molécules.

Des chercheurs améliorent les méthodes de dépistage des médicaments pour les maladies virales grâce à des empreintes digitales basées sur des graphes.

Découvrez comment l'informatique avancée transforme les méthodes d'ingénierie des protéines.

Des recherches montrent les dynamiques complexes des protéines LHCII et la gestion de l'énergie chez les plantes.

L'étude montre comment les caractéristiques des membranes cellulaires influencent l'absorption et la fonction des sEV.

TargetVAE vise à simplifier la découverte de médicaments en générant efficacement des composés médicamenteux potentiels.

Une nouvelle méthode d'apprentissage profond améliore les modèles 3D à partir d'images cryo-EM.

De nouvelles stratégies améliorent la validation des modèles pour les mélanges chimiques complexes.

Un aperçu des dernières techniques de rétrosynthèse et de leur impact sur la découverte de médicaments.

Une étude montre comment les structures et les séquences de protéines évoluent avec le temps.

Un énorme dataset d'alignements de protéines pour faire avancer la recherche et les idées.

Une nouvelle approche pour rendre les structures d'ADN complexes de manière claire et efficace.

GIT-Mol intègre des graphiques, des images et du texte pour mieux gérer les données moléculaires.

Explorer le rôle des chatbots dans le développement de traitements pour l'addiction à la cocaïne.

DiffHopp améliore la découverte de médicaments en générant des structures de molécules novatrices pour une meilleure efficacité.

Cet article parle des défis et des innovations dans la conception de médicaments en utilisant des technologies avancées.

Des chercheurs explorent des techniques innovantes pour prédire les structures et la dynamique des protéines.

Une nouvelle approche utilise des modèles de langage protéique pour améliorer les prévisions d'interaction.

Cette étude évalue des GNNs avancés pour générer des graphes moléculaires de manière plus efficace.

Les modèles de langage sont en train de transformer la façon dont les protéines sont conçues pour la médecine.

Une nouvelle approche améliore la précision des prédictions dans la découverte de médicaments en utilisant des données de bioactivité.

Des chercheurs ont développé une méthode pour créer des molécules 3D variées en utilisant des formes existantes.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des formes moléculaires en tenant compte des forces sur les atomes.

StructRecon intègre des données moléculaires pour des recherches plus claires.

DCAlign améliore la vitesse et la précision de l'alignement des séquences génétiques en utilisant l'analyse de couplage direct.

Les chercheurs utilisent des techniques d'IA pour prédire les fonctions des protéines à partir des séquences d'acides aminés.

Examiner comment les polymères qui s'effondrent sont liés aux phénomènes de blocage dans les matériaux.

Les méthodes de machine learning améliorent l'efficacité pour identifier de nouveaux candidats médicaments à partir de grandes bibliothèques de composés.

L'apprentissage automatique change la façon dont on découvre et conçoit des anticorps en médecine.

De nouvelles méthodes offrent des aperçus sur les interactions des protéines et les impacts des mutations.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du design des médicaments et des matériaux.

Examiner comment les structures virales influencent l'infection et la libération du matériel génétique.

Combiner des représentations différentes booste l'apprentissage automatique dans les études sur les protéines.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des candidats médicamenteux en utilisant des structures moléculaires 3D.