Biologia quantitativa - Biomolecole

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.

L'IA aiuta a creare farmaci per trattare le condizioni legate al cervello attraversando la barriera ematoencefalica.

Un nuovo strumento migliora il tracciamento dei microtubuli negli studi sulle cellule.

La ricerca mostra come le sequenze TCR determinano il riconoscimento degli antigeni e le implicazioni per la terapia.

Un nuovo modello, MolCRAFT, migliora il design dei farmaci generando strutture molecolari realistiche.

ApisTox offre informazioni fondamentali sugli effetti dei pesticidi sulle api da miele.

HEroBM migliora l'accuratezza nel backmapping delle simulazioni molecolari a grana grossa.

Stanno emergendo nuove tecniche per generare strutture molecolari in modo più veloce e flessibile.

Un nuovo metodo semplifica la progettazione di farmaci generando molecole su misura in modo efficiente.

I ricercatori sviluppano modelli efficienti per studiare le membrane lipidiche e la dinamica cellulare.

Un nuovo approccio rivela come le proteine funzionano negli ambienti naturali.

UniCorn integra diversi metodi di pre-addestramento per un apprendimento efficace della rappresentazione molecolare.

Un nuovo strumento di intelligenza artificiale migliora la scoperta di farmaci generando molecole migliori più velocemente.

Nuovi metodi migliorano la qualità e la diversità nella raccolta di dati scientifici.