Biologie quantitative - Biomolécules

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.

Un nouvel outil d'IA améliore la découverte de médicaments en générant de meilleures molécules plus rapidement.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité et la diversité dans la collecte de données scientifiques.

La kinase Abl1 est essentielle dans la gestion des processus cellulaires et le développement du cancer.

Cet article explique les fibrilles amyloïdes et leur lien avec diverses maladies.

Genie 2 améliore la conception de protéines avec l'IA, permettant des structures et des fonctions complexes.

Saturn améliore la découverte de médicaments en générant efficacement des molécules efficaces pour le traitement.

NCIDiff améliore la découverte de médicaments en se concentrant sur les interactions protéine-ligand.

CryoSPHERE améliore la reconstruction de la forme des protéines à partir d'images cryo-EM en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les fonctions des protéines pour l'industrie et la médecine.

RNAFlow simplifie la conception d'ARN avec l'IA pour une meilleure efficacité.

Explorer le rôle des modèles de diffusion dans la prédiction et la conception de la structure biomoléculaire.

RGFN propose une nouvelle méthode pour générer des composés synthétisables pour la découverte de médicaments.

PepFlow utilise l'apprentissage profond pour créer des conceptions de peptides efficaces pour le développement de médicaments.

FusionDTI améliore les prévisions des interactions médicament-cible pour un développement de médicaments amélioré.

Une nouvelle méthode améliore la génération de candidats médicaments grâce à l'IA et à la prédiction des propriétés.

Un nouveau cadre améliore la synthèse de médicaments en s'attaquant aux limites des méthodes existantes.

SynAsk fusionne de grands modèles de langage avec des outils de chimie pour des infos précises.

Un nouveau modèle améliore la conception d'anticorps en combinant des techniques génératives et la physique.

SCEPTR propose une nouvelle façon de prédire la spécificité des TCR en utilisant efficacement des données limitées.

Une nouvelle approche améliore la recherche d'aptamères tout en réduisant la dépendance aux données.

Explorer le rôle de l'apprentissage actif dans la découverte de médicaments grâce au docking moléculaire.

MV-Mol intègre différentes sources de données pour une meilleure compréhension moléculaire.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations moléculaires et les interactions pour une meilleure précision.

Un nouveau cadre améliore les techniques de génération de graphes moléculaires pour la découverte de médicaments.

CBGBench propose une approche structurée pour améliorer la conception et l'évaluation des médicaments.

Comment les explications contrefactuelles aident à prédire le comportement moléculaire et ses implications.

Un nouvel outil pour évaluer les méthodes d'apprentissage de la structure des protéines.

De nouvelles méthodes améliorent la conception moléculaire en mesurant l'incertitude des prévisions.

Un nouveau référentiel aide à prédire le comportement des enzymes en utilisant l'apprentissage automatique.

La dégradation ciblée des protéines propose des méthodes innovantes contre les maladies en éliminant les protéines nuisibles.

Le cadre T-Hop utilise les infos de chemin pour de meilleures prévisions dans la découverte de médicaments.

Cette étude examine comment les excipients influencent la stabilité des produits biologiques.

Une nouvelle approche améliore la génération de candidats médicaments et leur efficacité dans la recherche pharmaceutique.