Biologia quantitativa - Biomolecole

Un nuovo framework migliora la previsione dei candidati farmaceutici nella ricerca biomedica.

Esplorare le differenze tra cgDNA e cgDNA+ negli studi sulla meccanica del DNA.

I peptidi antimicrobici mostrano potenziale per trattare infezioni e problemi di salute complessi.

Uno sguardo ai condensati proteici e al loro ruolo nella biologia cellulare.

Un nuovo framework migliora la previsione delle interazioni e delle funzioni delle proteine.

Nuovi metodi stanno cambiando il modo in cui gli scienziati studiano le strutture molecolari e le loro applicazioni.

I ricercatori introducono la registrazione delle nuvole di punti per un confronto migliore delle strutture biomolecolari.

Un nuovo metodo migliora il design delle molecole considerando più proprietà contemporaneamente.

La ricerca evidenzia metodi per prevedere i siti di legame dell'ATP nelle proteine per lo sviluppo di farmaci.

Nuovi metodi migliorano gli studi sul ripiegamento delle proteine con la generazione di dati sintetici.

Scopri come PPIretrieval migliora la comprensione delle interazioni proteiche.

Uno sguardo ai metodi di deep learning nella scoperta di farmaci.

L'IA sta cambiando il modo in cui si sviluppano i nuovi farmaci, rendendolo più veloce ed efficiente.

Nuove tecniche nella progettazione delle proteine usando l'annealing quantistico mostrano risultati promettenti.

ProtChatGPT rende più facile accedere alle informazioni sulle proteine tramite un'IA conversazionale.

Nuovi metodi nella crio-EM svelano forme molecolari complesse e interazioni.

Un nuovo approccio migliora le previsioni delle reazioni chimiche usando il machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel prevedere le interazioni tra proteine e ligandi.

Esplorando come i polimeri caricati migliorano le tecnologie di sequenziazione del DNA.

REMO migliora la comprensione molecolare attraverso un apprendimento innovativo basato sulle reazioni.

Un nuovo metodo migliora la generazione di molecole simili a farmaci con isomerismo ottico.

Introducendo l'Ottimizzazione Dual-Space per migliorare i processi di progettazione dei farmaci.

Nuovi metodi migliorano la precisione nel predire le interazioni proteina-ligando.

Le forme molecolari influenzano il design dei farmaci e le interazioni.

RiNALMo è un modello linguistico RNA avanzato per prevedere strutture e funzioni dell'RNA.

Un nuovo approccio migliora il design dei farmaci peptidici usando l'IA e un dataset completo.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione delle interazioni proteiche nella letteratura scientifica.

Sort Slice migliora come i dati chimici vengono elaborati usando impronte a connettività estesa.

Un nuovo dataset migliora la valutazione della conoscenza molecolare nei modelli linguistici.

Un nuovo metodo per capire meglio le molecole complesse usando motivi e grafi.

Esplorare il ruolo dell'addestramento alla coerenza nel migliorare la previsione hamiltoniana per le proprietà molecolari.

GeoBFN affronta le sfide principali nella generazione di strutture molecolari 3D accurate.

Una panoramica dei metodi per studiare sistemi con conteggi di particelle variabili.

Questa ricerca presenta un approccio combinato per simulazioni di movimento delle proteine più veloci.

Questo articolo esplora come i semplici autocatalizzatori crescono e competono nei sistemi chimici.

FraGNNet migliora la previsione degli spettri di massa per una migliore identificazione dei composti.

UnifyImmun prevede il legame degli antigeni, aumentando l'efficacia della immunoterapia contro il cancro.

Kermut migliora l'accuratezza delle previsioni delle varianti proteiche affrontando le incertezze nei risultati.

La ricerca mostra che il ripiegamento errato dell'RNA a basse temperature influisce sulla sua funzione.

VN-EGNN migliora lo sviluppo di farmaci migliorando l'identificazione dei siti di legame sulle proteine.