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

De nouvelles techniques améliorent l'identification des candidats médicaments en capturant la flexibilité des protéines.

Une nouvelle méthode améliore le design des molécules ressemblant à des médicaments.

Les avancées dans la génération de molécules avec de nouvelles méthodes de calcul sont en train de transformer la découverte de médicaments.

TensorNet améliore les prédictions moléculaires en utilisant des représentations tensoriales efficaces.

De nouvelles fonctionnalités aléatoires améliorent les applications du coefficient de Tanimoto dans l'apprentissage machine moléculaire.

Explorer l'impact d'iShiftML sur les prévisions précises des décalages chimiques en RMN.

Un nouveau système simplifie la conception moléculaire en utilisant le traitement du langage naturel.

Explorer l'impact de l'apprentissage géométrique profond sur les processus de conception de médicaments.

Des chercheurs améliorent les prévisions de liaison des médicaments aux cibles avec des graphs de connaissances multimodaux.

EquiformerV2 améliore la précision et la vitesse des prédictions dans les systèmes atomiques.

Une nouvelle méthode améliore la génération de conformères moléculaires pour la découverte de médicaments.

Une nouvelle méthode améliore les simulations de dynamique moléculaire en utilisant l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des protéines pour un meilleur développement de médicaments.

Cette étude examine l'effet de la répétition d'expérience sur la performance des GFlowNets.

Un aperçu approfondi des protéines, de leur structure et de leur importance en science.

La recherche montre que les rocaglates pourraient cibler efficacement les cellules de leucémie.

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

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des propriétés moléculaires dans la découverte de médicaments.

Lambda-ABF simplifie les calculs d'énergie libre pour les systèmes chimiques et biologiques.

Utiliser l'apprentissage automatique pour classer les médicaments efficacement pour de meilleurs résultats de traitement.

Présentation des p-values conformes pondérées pour une sélection efficace de candidats dans divers domaines.

Présentation de PLANTAIN, un moyen rapide de prédire les poses des ligands dans la découverte de médicaments.

L'essai de Cell Painting montre comment les cellules réagissent aux composés, ce qui booste les efforts de découverte de médicaments.

Une nouvelle méthode pour prédire les fonctions des protéines en utilisant du texte descriptif au lieu d'étiquettes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par instances multiples en réduisant le surapprentissage et en renforçant la reconnaissance des caractéristiques.

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

Évaluer l'efficacité de l'apprentissage profond dans la précision et la plausibilité du docking moléculaire.

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

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

Une nouvelle méthode améliore la rétrosynthèse en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement en mode hors ligne-en ligne.

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

De nouveaux outils améliorent l'efficacité et la précision dans la recherche sur la cristallisation des protéines.

Cet article parle de l'importance des kinases protéiques comme Abl1 dans la santé et la maladie.

ATM simplifie la prédiction de l'énergie de liaison pour la découverte de médicaments.

DCMIX améliore l'analyse des données d'imagerie à haut contenu en évaluant efficacement l'importance des canaux.

StructRecon intègre des données moléculaires pour des recherches plus claires.

Des chercheurs ont développé LOWESA pour simuler efficacement des systèmes quantiques avec des ordinateurs classiques.

Un modèle d'apprentissage automatique améliore les prévisions des propriétés moléculaires avec efficacité.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en utilisant un système grammatical hiérarchique.