Biologie quantitative - Biomolécules

Un aperçu des méthodes d'apprentissage profond dans la découverte de médicaments.

L'IA change la façon dont les nouveaux médicaments sont développés, rendant le processus plus rapide et plus efficace.

De nouvelles techniques dans la conception des protéines utilisant le recuit quantique montrent des résultats prometteurs.

ProtChatGPT rend l'accès aux infos sur les protéines plus simple grâce à l'IA conversationnelle.

De nouvelles méthodes en cryo-EM dévoilent des formes moléculaires complexes et des interactions.

Une nouvelle approche améliore les prévisions des réactions chimiques en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la prédiction des interactions protéine-ligand.

Explorer comment les polymères chargés améliorent les technologies de séquençage de l'ADN.

REMO améliore la compréhension moléculaire grâce à un apprentissage innovant basé sur des réactions.

Une nouvelle méthode améliore la génération de molécules semblables à des médicaments avec un isomérisme optique.

Présentation de l'optimisation à double espace pour améliorer les processus de conception de médicaments.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions des interactions entre les protéines et les ligands.

Les formes moléculaires influencent la conception des médicaments et leurs interactions.

RiNALMo est un modèle de langage RNA avancé pour prédire les structures et fonctions de l'ARN.

Une nouvelle approche améliore la conception de médicaments peptidiques en utilisant l'IA et un ensemble de données complet.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des interactions entre protéines dans la littérature scientifique.

Sort Slice améliore la façon dont les données chimiques sont traitées en utilisant des empreintes de connectivité étendue.

Un nouveau jeu de données améliore l'évaluation des connaissances moléculaires dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour mieux comprendre les molécules complexes en utilisant des motifs et des graphes.

Explorer le rôle de l'entraînement à la cohérence personnelle pour améliorer la prédiction Hamiltonienne des propriétés moléculaires.

GeoBFN s'attaque aux principaux défis pour générer des structures moléculaires 3D précises.

Un aperçu des méthodes pour étudier des systèmes avec des nombres de particules variables.

Cette recherche propose une approche combinée pour des simulations de mouvement des protéines plus rapides.

Cet article examine comment des autocatalyseurs simples se développent et se battent dans des systèmes chimiques.

FraGNNet améliore la prédiction de spectres de masse pour une meilleure identification des composés.

UnifyImmun prédit la liaison des antigènes, améliorant l'efficacité de l'immunothérapie contre le cancer.

Kermut améliore la précision des prévisions de variantes de protéines en s'attaquant aux incertitudes des résultats.

Des recherches montrent que le repliement incorrect de l'ARN à basse température affecte sa fonction.

VN-EGNN améliore le développement de médicaments en renforçant l'identification des sites de liaison sur les protéines.

L'IA aide à créer des médicaments pour traiter des problèmes liés au cerveau en traversant la barrière hémato-encéphalique.

Un nouvel outil améliore le suivi des microtubules dans les études cellulaires.

La recherche montre comment les séquences de TCR déterminent la reconnaissance des antigènes et leurs implications pour la thérapie.

Un nouveau modèle, MolCRAFT, améliore la conception de médicaments en générant des structures moléculaires réalistes.

ApisTox offre des infos super importantes sur les effets des pesticides sur les abeilles.

HEroBM améliore la précision dans le rétro-mappage des simulations moléculaires à grande échelle.

De nouvelles techniques pour générer des structures moléculaires plus rapidement et de manière plus flexible émergent.

Une nouvelle méthode simplifie la conception de médicaments en générant des molécules sur mesure de manière efficace.

Des chercheurs développent des modèles efficaces pour étudier les membranes lipidiques et la dynamique cellulaire.

Une nouvelle approche révèle comment les protéines fonctionnent dans des environnements naturels.

UniCorn intègre différentes méthodes de pré-entraînement pour un apprentissage efficace de la représentation moléculaire.