Alpha Flow-Lit améliore la génération de formes de protéines, rendant ça plus efficace et précis.
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La science de pointe expliquée simplement
Alpha Flow-Lit améliore la génération de formes de protéines, rendant ça plus efficace et précis.
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Une nouvelle approche améliore la façon dont les scientifiques réconcilient les arbres génétiques et les arbres des espèces.
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Une nouvelle approche pour simuler des réactions chimiques et l'expression des gènes.
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HERMES prédit les effets des mutations protéiques, aidant à la recherche médicale et au développement de médicaments.
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Une nouvelle méthode utilisant des angles dièdres pourrait améliorer les prédictions de structures protéiques.
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De nouvelles techniques de comptage améliorent l'analyse de grandes bases de données génomiques.
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Une nouvelle approche qui combine l'IA et des techniques quantiques vise à simplifier la conception des protéines.
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Explorer la signification et les applications des puissances de feuilles en théorie des graphes.
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Pool PaRTI améliore l'analyse des protéines en améliorant la représentation des données et l'aperçu biologique.
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Cet article présente une méthode pour modéliser l'activité neuronale en utilisant des RNN à faible rang.
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Un nouvel outil pour concevoir des séquences d'ARN en fonction de leurs formes.
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Une étude révèle des comportements complexes des larves de mouches à fruits en réponse à leur environnement.
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Enquête sur comment des conditions encombrées affectent le mouvement et l'interaction des protéines dans les cellules.
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L'évolution d'AlphaFold améliore les prédictions précises des structures protéiques pour la science et la médecine.
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Des recherches mettent en lumière le comportement des microtubules et leur rôle dans les processus cellulaires.
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L'algorithme ReconcILS améliore la précision en comparant les arbres génétiques et les arbres des espèces.
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Examine comment définir et identifier la mort cellulaire dans les systèmes biologiques.
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Une nouvelle technique améliore la compréhension des mutations dans l'évolution virale.
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Un nouveau modèle améliore les prédictions sur où les protéines se lient, aidant à la découverte de médicaments.
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De nouveaux outils améliorent les prédictions de structure de l'ARN et aident à identifier les faux homologues.
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Nouvelles infos sur la capacité d'AlphaFold à prédire les structures des protéines et ses limitations.
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NeKo facilite la création de réseaux d'interaction biologiques en utilisant des données et des connaissances.
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Chai-1 prédit les formes des biomolécules, améliorant la conception de médicaments et la recherche biologique.
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Une nouvelle méthode améliore la prédiction de cibles médicamenteuses en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.
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KinPFN utilise l'apprentissage profond pour accélérer l'analyse du repliement de l'ARN.
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PSALM améliore les prédictions de domaines protéiques grâce à des techniques de modélisation innovantes.
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Apprends comment les requêtes de sous-graphe améliorent l'analyse de graphes et les prédictions de données.
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Carafe améliore la détection des peptides dans les études DIA grâce à une génération innovante de bibliothèques spectrales.
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ARROW-Diff génère efficacement de grands graphes réalistes en utilisant des marches aléatoires.
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Analyser les motifs neuronaux chez C. elegans révèle des trucs sur le fonctionnement du système nerveux.
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Cette étude évalue des méthodes pour prédire comment les peptides mutés se lient aux protéines.
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Des scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour identifier des enzymes qui décomposent les déchets plastiques.
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Une nouvelle méthode pour générer des peptides avec une seule séquence d'entrée améliore la découverte de médicaments.
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SOFA intègre des variables guide pour améliorer l'analyse des données multi-omiques.
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De nouvelles stratégies améliorent la vitesse et la précision dans le traitement de l'ADN en lecture longue.
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FilmCPI améliore la découverte de médicaments en s'attaquant au déséquilibre des données et en augmentant l'efficacité des prédictions.
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Le nouveau modèle de deep learning BPfold améliore les prédictions de structure des ARN.
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