Derniers articles pour Biologie computationnelle

Cette recherche se concentre sur la prévision de la synergie médicamenteuse en utilisant des modèles de langage avancés dans des tissus rares.

Présentation de LTP, une méthode qui améliore la précision et l'efficacité de la classification des graphes.

Phospho-Tune améliore les prédictions des interactions phosphopeptide-protéine, aidant la recherche sur les maladies.

Les récents progrès en conception de protéines dévoilent des possibilités excitantes pour la santé et la biotechnologie.

La recherche sur la protéine nucleocapside éclaire les interactions immunitaires du SARS-CoV-2.

Le modèle xCAPT5 améliore les prédictions des interactions protéiques grâce à des techniques avancées de deep learning.

RNA3DB vise à améliorer la prédiction de la structure de l'ARN en utilisant un nouveau dataset organisé.

Un aperçu de comment les modèles de blocs stochastiques aident à analyser des réseaux complexes.

Le cadre MCGLPPI combine la modélisation CG et l'apprentissage machine pour prédire efficacement les interactions protéiques.

PocketVec améliore la compréhension des interactions protéine-ligand pour la découverte de médicaments.

Une approche innovante automatise la modélisation des régions protéiques flexibles.

GTED propose une méthode pour comparer des séquences génétiques via une représentation graphique.

Une nouvelle méthode simplifie l'analyse des graphes de connaissances biomédicales complexes.

Cette recherche propose d'optimiser les neurones individuels pour améliorer les performances de l'IA.

De nouveaux outils améliorent les simulations de systèmes biologiques complexes.

Le modèle CELL-E améliore les prédictions des endroits où se trouvent les protéines dans les cellules en se basant sur des séquences et des images.

Explorer le potentiel des cellules vivantes pour des tâches informatiques et des circuits génétiques avancés.

Un nouveau modèle pour générer des séquences biologiques et résoudre des énigmes compliquées.

De nouveaux algorithmes améliorent le décodage dans les modèles de Markov cachés hiérarchiques.

Un regard approfondi sur comment ϕX174 contrôle l'expression des gènes.

On te présente SQUARNA, une méthode prometteuse pour prédire les structures secondaires de l'ARN.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des interactions génétiques à partir des données de séquençage d'ARN à cellule unique.

IDUL améliore l'efficacité dans l'analyse des données génétiques complexes.

A*PA2 améliore la vitesse et l'efficacité des alignements de séquences, aidant la recherche génomique.

L'AFDB fournit des infos cruciales sur les structures protéiques, aidant la recherche et le développement de médicaments.

Une étude examine le rôle des indels dans l'évolution des mammifères et l'alignement des séquences protéiques.

hictk simplifie le travail avec les formats de fichiers Hi-C et Cooler pour les chercheurs.

WatGNN améliore les prédictions de position de l'eau autour des protéines pour de meilleurs résultats de recherche.

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

Les chercheurs utilisent des modèles génératifs pour étudier les structures de l'ADN non-B en génétique.

Une nouvelle approche computationnelle améliore la modélisation des réponses mécaniques dans le tissu cérébral.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse d'analyse des données génomiques en utilisant SBWT et LCP array.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions des voies métaboliques grâce à l'apprentissage automatique.

Un aperçu de comment se forment et fonctionnent les complexes protéiques.

Un nouvel outil améliore l'étude des structures cellulaires et des interactions.

Un nouveau cadre pour générer des graphes en utilisant des représentations discrètes et des modèles de transformeurs.

iScore propose une méthode plus rapide pour prédire la liaison des médicaments aux protéines.

Instructions essentielles pour préparer des soumissions au Workshop ICML sur la biologie computationnelle.

Lute améliore la précision dans l'estimation des types de cellules en tenant compte des variations de taille.

Une nouvelle approche améliore la comparaison des protéines, aidant la recherche et la découverte de médicaments.