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Exploration du rôle de l'IA dans la prédiction des structures protéiques à travers les séquences de copolymères.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions et du comportement des charges protéiques.

De nouvelles méthodes d'apprentissage automatique améliorent les prédictions des sites allostériques dans les protéines.

Prolfquapp simplifie l'analyse des protéines pour les scientifiques avec des outils faciles à utiliser.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des interactions enzyme-substrat, aidant la recherche scientifique.

PSALM améliore les prédictions de domaines protéiques grâce à des techniques de modélisation innovantes.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des fonctions des protéines en utilisant des techniques avancées.

BBATProt utilise l'apprentissage profond pour améliorer la précision de la prédiction des fonctions des protéines.

Une nouvelle méthode combine la microscopie à force atomique avec l'apprentissage profond pour améliorer la prédiction de la forme des protéines.

De nouvelles méthodes pour enlever les protéines pourraient transformer la recherche en neurosciences.

Découvrez comment l'HTS et l'apprentissage automatique façonnent la recherche sur les protéines.

UniScore améliore l'identification des peptides en spectrométrie de masse, augmentant la précision et l'efficacité.

Un aperçu des prédictions d'AlphaFold2 et des potentielles mauvaises interprétations dans les structures protéiques.

Découvre comment PaSiMap aide à révéler les relations dans les séquences de protéines.

Des recherches montrent comment l'accumulation de Tau affecte le mouvement et le comportement chez des modèles de souris de la PSP.

Un nouveau modèle améliore les prévisions des interactions entre protéines et de la résistance aux médicaments.

drMD simplifie les simulations de protéines, rendant la recherche plus accessible aux scientifiques.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des protéines en capturant efficacement des infos structurelles.

Des scientifiques ont développé AsymPolPOK pour améliorer les études de RMN des protéines dans les cellules vivantes.

MMseqs2-GPU accélère l'analyse des protéines et améliore les capacités de recherche.

Des chercheurs développent des inhibiteurs sélectifs visant BRCC36 pour traiter les maladies auto-immunes.

Un aperçu de comment les protéines influencent la santé et les maladies.

Les scientifiques rivalisent pour concevoir et tester des protéines innovantes en collaborant.

Un nouvel outil prédit les interactions de l'eau autour des protéines pour améliorer la conception des médicaments.

Des recherches révèlent de nouvelles structures de STEP, ce qui aide à concevoir des médicaments pour les maladies neurologiques.

Des chercheurs révèlent des infos sur les protéines liées aux synapses électriques et au fonctionnement du cerveau.

TMVisDB propose des vues révolutionnaires des protéines transmembranaires pour la recherche biologique.

Des chercheurs améliorent l'entraînement des modèles de protéines en utilisant des données variées et des méthodes efficaces.

DockFormer améliore les prédictions sur la façon dont les protéines et les petites molécules interagissent.

OneProt combine plusieurs types de données pour améliorer l'efficacité de la recherche sur les protéines.

Le neuronato influence le flux de calcium, ce qui est lié à des problèmes de santé comme le diabète et l'obésité.

Cdc42 façonne la croissance cellulaire grâce à des recherches et techniques innovantes.

POSH propose des recherches de similarité de protéines plus rapides et plus efficaces.

Des recherches montrent l'importance des petites protéines et des gènes imbriqués chez les bactéries.

NEFFy améliore l'Alignement multiple de séquences avec rapidité et efficacité.

CycleDesigner crée des peptides cycliques uniques pour le développement de médicaments ciblés.

La méthode inPhase améliore la création de diagrammes de phase pour la recherche sur les protéines.

AlphaFold améliore la précision de la modélisation des protéines grâce à des méthodes innovantes et à l'intégration de données expérimentales.

ProtSpace aide les chercheurs à visualiser les relations entre les protéines et à faire évoluer les méthodes de classification.

DIANovo améliore la détection des peptides en utilisant des techniques d'apprentissage profond dans des échantillons biologiques complexes.