Derniers articles pour Découverte de médicaments

Une étude sur l'amélioration des modèles de prédiction de médicaments pour de meilleurs traitements contre le cancer.

Cette méthode améliore l'analyse cellulaire grâce à la reconnaissance de motifs inhabituels, ce qui enrichit la compréhension des traitements.

La recherche avec FragLites révèle des sites de liaison clés dans les complexes CDK-cycline.

L'impact de la brachyury sur le cancer, surtout le chordome, révèle de nouvelles possibilités de traitement.

Un nouveau cadre qui intègre l'informatique quantique avec des méthodes classiques pour de meilleures performances dans des problèmes complexes.

Les modèles de protéines améliorent notre capacité à prédire les fonctions et les structures des protéines.

Une nouvelle approche donne des explications claires pour les classifications de graphiques.

Combiner l'apprentissage machine et l'OFDFT améliore l'efficacité et la précision de l'analyse moléculaire.

Utiliser l'IA pour améliorer l'identification des cibles médicamenteuses et réduire les coûts de découverte.

De nouvelles méthodes offrent des aperçus sur les interactions des protéines et les impacts des mutations.

Les micro-organismes offrent un moyen d'obtenir des produits chimiques précieux pour la médecine et l'agriculture.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du design des médicaments et des matériaux.

T-Rex combine des modèles de langage et de graphes pour améliorer les prédictions de rétrosynthèse en chimie.

L'apprentissage multi-similarité par graphe améliore la découverte de médicaments grâce à des relations moléculaires flexibles.

Cette étude explore des techniques d'apprentissage machine pour trouver de nouveaux candidats coagulants.

Utiliser l'informatique quantique analogique pour améliorer les prédictions des molécules d'eau autour des protéines pour la conception de médicaments.

Une nouvelle approche pour améliorer l'optimisation dans des scénarios complexes en utilisant des simulations.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des candidats médicaments dans la recherche biomédicale.

Une nouvelle approche combine la recherche de preuves avec des prédictions dans la découverte de médicaments.

De nouvelles méthodes transforment la façon dont les scientifiques étudient les structures moléculaires et leurs applications.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage profond pour identifier des antibiotiques efficaces contre les bactéries résistantes.

Des chercheurs proposent l'enregistrement de nuages de points pour améliorer la comparaison des structures biomoléculaires.

Un aperçu de l'évolution et des applications de la théorie des clusters couplés en chimie quantique.

L'IA change la façon dont on découvre de nouveaux médicaments, surtout pour les traitements contre le cancer.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles graphiques en utilisant des environnements hiérarchiques.

La recherche explore de petits organismes pour de meilleurs traitements des troubles mentaux.

Nouveau jeu de données et méthode de prédiction boostent la recherche sur les interactions médicament-cible.

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

Découvrez comment le docking moléculaire et l'informatique quantique améliorent le développement de médicaments.

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

Les scientifiques utilisent des méthodes informatiques pour améliorer l'analyse de la sélectivité de liaison des médicaments.

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

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

Un nouveau modèle améliore la compréhension des interactions entre protéines dans différents contextes biologiques.

Cet article explore comment la prédiction conforme améliore la prise de décision dans des environnements incertains.

Présentation de HeMeNet pour un apprentissage multi-tâches efficace des protéines en utilisant des structures 3D.

PLINDER améliore la découverte de médicaments grâce à des ensembles de données d'interaction protéine-ligand améliorés.

Cette bibliothèque offre un moyen efficace de calculer des empreintes moléculaires pour les chimistes.

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

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des protéines grâce à des données de diffraction des rayons X améliorées.