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

PairK améliore la prédiction des interactions protéiques en se concentrant sur des motifs courts.

Un nouveau cadre améliore les modèles de protéines grâce à des annotations riches pour des prévisions précises.

Une étude révèle comment la séparation de phases affecte la structure des protéines désordonnées.

Des recherches montrent comment les protéines transmettent des signaux en changeant de structure.

Des recherches montrent des techniques améliorées pour extraire des protéines de membrane dans des conditions naturelles.

Une nouvelle méthode améliore la découverte de médicaments ciblant les kinases protéiques.

VespaG prédit efficacement comment les mutations des protéines affectent leur fonction et leur stabilité.

CryoTEN améliore la qualité des cartes cryo-EM en utilisant des méthodes d'apprentissage profond.

Cet article parle de surmonter les défis pour purifier des protéines à partir d'échantillons de nanoparticules.

CryoSPHERE améliore la reconstruction de la forme des protéines à partir d'images cryo-EM en utilisant l'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes de recherche incrémentale améliorent l'efficacité dans les bases de données de séquences protéiques.

Une nouvelle approche pour comprendre la stabilité des protéines en utilisant les séquences d'acides aminés.

BICePs améliore les prédictions de comportement moléculaire en affinant les paramètres du modèle avec des données expérimentales.

Un nouveau modèle prédit la thermostabilité des nanobodies en utilisant des données limitées.

De nouveaux ligands améliorent la recherche et la compréhension des protéines.

Un nouvel outil pour évaluer les méthodes d'apprentissage de la structure des protéines.

Des chercheurs développent des colorants sulfonés pour un marquage précis des protéines à la surface des cellules.

Des recherches montrent comment la phosphorylation influence la structure et la fonction des protéines.

SeaMoon propose une nouvelle méthode pour analyser la dynamique des protéines en utilisant juste les données de séquence.

La recherche explore comment la protéine iLOV aide à étudier le fonctionnement des moteurs bactériens.

De nouvelles méthodes améliorent le marquage des protéines pour la recherche scientifique.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de la structure des protéines et la précision de classification.

De nouvelles feuilles de collagène imitent le comportement naturel des vaisseaux sanguins, aidant l'ingénierie tissulaire.

Une étude sur l'utilisation de l'IA pour améliorer la conception de séquences protéiques à des fins médicales.

Nouvelles idées sur comment Themis influence le développement des cellules T et la réponse immunitaire.

Alpha Flow-Lit améliore la génération de formes de protéines, rendant ça plus efficace et précis.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'étude des structures protéiques et des interactions.

HERMES prédit l'impact des mutations de protéines sur la stabilité et la fonction en utilisant des structures 3D.

La nouvelle méthode GENBAIT améliore la sélection des sous-ensembles de protéines pour les études cellulaires.

Pool PaRTI améliore l'analyse des protéines en améliorant la représentation des données et l'aperçu biologique.

Des chercheurs ont développé DiDBiT-TMT pour améliorer l'analyse de la synthèse des protéines dans les études sur la mémoire.

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.