Biologia quantitativa - Biomolecole

Un nuovo modello migliora il design degli anticorpi combinando tecniche generative e fisica.

SCEPTR offre un modo nuovo per prevedere la specificità del TCR usando dati scarsi in modo efficiente.

Un nuovo approccio migliora la ricerca di aptameri riducendo la dipendenza dai dati.

Esplorando il ruolo dell'apprendimento attivo nella scoperta di farmaci tramite il docking molecolare.

MV-Mol integra diverse fonti di dati per una migliore comprensione molecolare.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni molecolari e le interazioni per una maggiore accuratezza.

Un nuovo framework migliora le tecniche di generazione di grafi molecolari per la scoperta di farmaci.

CBGBench offre un approccio strutturato per migliorare la progettazione e la valutazione dei farmaci.

Come le spiegazioni controfattuali aiutano a prevedere il comportamento molecolare e le sue implicazioni.

Una nuova strumento per valutare i metodi di apprendimento della struttura delle proteine.

Nuovi metodi migliorano il design molecolare misurando l'incertezza delle previsioni.

Un nuovo benchmark aiuta a prevedere il comportamento degli enzimi usando il machine learning.

La degradazione mirata delle proteine offre metodi innovativi contro le malattie rimuovendo proteine dannose.

Il framework T-Hop sfrutta le informazioni sui percorsi per fare previsioni migliori nella scoperta di farmaci.

Questo studio indaga come gli eccipienti influenzano la stabilità dei prodotti biologici.

Un nuovo approccio migliora la generazione e l'efficacia dei candidati farmaceutici nella ricerca.

Scopri come l'IA sta cambiando la scoperta di farmaci e le terapie alternative.

FreeCG migliora la modellazione molecolare aumentandone l'efficienza e la precisione.

Un nuovo modello generativo migliora la creazione di candidati farmaceutici usando tecniche di deep learning.

Uno studio sull'uso dell'IA per migliorare il design delle sequenze proteiche per scopi medici.

Un nuovo metodo accelera la generazione di librerie molecolari per medicinali migliori.

Gli scienziati hanno sviluppato un metodo veloce per valutare l'idoneità delle proteine in modo efficace.

Esaminando come la distribuzione della carica negli IDP influisce sul loro comportamento e sulle loro funzioni.

Un nuovo metodo che utilizza angoli diedri potrebbe migliorare le previsioni sulla struttura delle proteine.

HERMES prevede l'impatto delle mutazioni delle proteine sulla stabilità e sulla funzione usando strutture 3D.

La ricerca presenta Top-ML per una migliore previsione dei peptidi anticancro usando caratteristiche topologiche.

I sistemi di iniezione contrattile giocano un ruolo fondamentale nelle infezioni virali.

Gli scienziati usano l'apprendimento automatico per migliorare il design degli anticorpi per i trattamenti medici.

Nuovi approcci nella progettazione di farmaci danno priorità alla sintetizzabilità delle molecole per risultati migliori.

CLP trasforma i dati molecolari in stringhe per migliorare la scoperta di farmaci.

Combinare tecniche di coding e principi biologici per migliorare l'efficienza dello stoccaggio del DNA.

Esplorare il ruolo delle sequenze di DNA nella replicazione in vari esseri viventi.

Gli scienziati adesso hanno un dataset per studiare il comportamento delle proteine nel tempo.

I ricercatori stanno usando LIMO per creare molecole specializzate per la medicina.

Questo studio valuta le funzioni di punteggio per prevedere le interazioni delle proteine basate su caratteristiche fisiche.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui gli scienziati prevedono le interazioni tra legame alle proteine.

Un nuovo metodo migliora la previsione dei target farmacologici usando tecniche di machine learning.

Un approccio nuovo mostra come le proteine si legano nelle membrane cellulari.

Nuovo approccio migliora i modelli generativi per una scoperta di composti più efficiente.

Un nuovo modo di progettare molecole basato sugli effetti cellulari.