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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage moléculaire en prenant en compte les relations entre les atomes.

Une nouvelle méthode accélère la recherche d'objets précieux dans de grands ensembles de données.

UniCorn intègre différentes méthodes de pré-entraînement pour un apprentissage efficace de la représentation moléculaire.

Mélanger la tech quantique et la RMN pour des aperçus moléculaires.

Le nouveau modèle d'IA LDMol améliore la génération de molécules à partir de descriptions textuelles.

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

Explorer comment les protéines changent de forme et de fonction dans les processus biologiques.

Un nouveau cadre améliore les prédictions des propriétés moléculaires avec peu de données.

Découvrez comment l'apprentissage machine transforme la recherche sur les kinases et la découverte de médicaments.

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.

Des recherches récentes améliorent les prévisions des biomolécules avec des métaux de transition pour la découverte de médicaments.

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

UdanDTI améliore les prédictions sur la façon dont les médicaments interagissent avec les protéines.

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

Les fonctions d'onde neurales et les Pfaffiens améliorent considérablement les prédictions en chimie quantique.

La méthode COMPASS règle les problèmes de bruit dans le docking moléculaire, améliorant la découverte de médicaments.

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.

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.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des effets des médicaments sur les cellules.

InvMSAFold génère des séquences protéiques diverses tout en préservant l'intégrité structurelle.

qFit-ligand aide à mieux comprendre les formes des ligands et les interactions avec les protéines.

TrustAffinity améliore les prévisions de liaison des médicaments et évalue l'incertitude de manière efficace.

Une nouvelle approche utilisant la connaissance améliore l'efficacité de l'apprentissage à partir de graphes relationnels.

Une nouvelle approche ajuste les modèles de diffusion pour mieux s'aligner sur les préférences des utilisateurs.

Les avancées dans les techniques génétiques aident à découvrir les fonctions des gènes dans les bactéries nuisibles.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage machine quantique pour simuler les comportements moléculaires de manière précise et efficace.

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

Un aperçu de comment l'optimisation bayésienne s'attaque aux défis de haute dimension.

Un nouvel angle sur les défis d'optimisation liés aux probabilités.

Un nouveau modèle génératif améliore la création de candidats médicaments en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

FragLlama adapte des modèles de langage pour un design moléculaire innovant et la découverte de médicaments.

Explorer des méthodes quantiques pour calculer les énergies moléculaires en utilisant l'hydrogène comme modèle.

La recherche découvre des voies communes dans la maladie de Parkinson génétique et idiopathique.

Un nouveau jeu de données accélère les prédictions des propriétés moléculaires pour la conception de médicaments.

Les chercheurs utilisent le décodage spéculatif pour améliorer la rapidité et l'efficacité des prévisions chimiques.

De nouvelles approches en conception de médicaments mettent l'accent sur la synthétisabilité des molécules pour de meilleurs résultats.