Biologia quantitativa - Biomolecole

Questa ricerca usa l'apprendimento automatico per migliorare le previsioni di legame dei nanobody.

RNAformer usa il deep learning per migliorare le previsioni delle strutture RNA.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e la velocità nell'identificazione di piccole molecole.

I ricercatori migliorano i metodi di screening dei farmaci per le malattie virali attraverso le impronte digitali delle reti neurali grafiche.

Scopri come il calcolo avanzato sta trasformando i metodi di ingegneria delle proteine.

La ricerca rivela dinamiche complesse delle proteine LHCII e gestione dell'energia nelle piante.

Lo studio evidenzia come le caratteristiche della membrana cellulare influenzano l'assorbimento e la funzione delle sEV.

TargetVAE punta a semplificare la scoperta di farmaci generando in modo efficiente potenziali composti farmacologici.

Un nuovo metodo di deep learning migliora i modelli 3D dalle immagini di cryo-EM.

Nuove strategie migliorano la validazione dei modelli per miscele chimiche complesse.

Uno sguardo alle ultime tecniche di retrosintesi e al loro impatto sulla scoperta di farmaci.

Uno studio mostra come le strutture e le sequenze delle proteine evolvono nel tempo.

Un vasto set di dati di allineamenti proteici per far progredire la ricerca e le intuizioni.

Un nuovo modo per rappresentare strutture complesse di DNA in modo chiaro ed efficiente.

GIT-Mol integra grafici, immagini e testo per una gestione migliore dei dati molecolari.

Esplorare il ruolo dei chatbot nello sviluppo di trattamenti per la dipendenza da cocaina.

DiffHopp migliora la scoperta di farmaci generando nuove strutture molecolari per una maggiore efficacia.

Questo articolo parla delle sfide e delle innovazioni nella progettazione di farmaci usando tecnologie avanzate.

I ricercatori stanno esplorando tecniche innovative per prevedere le strutture e la dinamica delle proteine.

Un nuovo approccio sfrutta i modelli di linguaggio proteico per migliorare le previsioni delle interazioni.

Questo studio valuta GNN avanzate per generare grafi molecolari in modo più efficace.

I modelli linguistici stanno cambiando il modo in cui le proteine vengono progettate per la medicina.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle previsioni nella scoperta di farmaci usando i dati di bioattività.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per creare molecole 3D diverse usando forme già esistenti.

Un nuovo modello migliora la comprensione delle forme molecolari considerando le forze sugli atomi.

StructRecon integra dati molecolari per avere intuizioni di ricerca più chiare.

DCAlign migliora la velocità e l'accuratezza dell'allineamento delle sequenze genetiche utilizzando l'Analisi di Accoppiamento Diretto.

I ricercatori usano tecniche di intelligenza artificiale per prevedere le funzioni delle proteine a partire dalle sequenze di amminoacidi.

Esaminare come i polimeri che collassano si collegano ai fenomeni di ingorgo nei materiali.

I metodi di machine learning migliorano l'efficienza nell'identificare nuovi candidati farmaceutici da grandi librerie di composti.

Il machine learning sta cambiando il modo in cui si scoprono e progettano gli anticorpi nella medicina.

Nuovi metodi offrono spunti sulle interazioni delle proteine e sugli effetti delle mutazioni.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella progettazione di farmaci e materiali.

Esaminando come le strutture dei virus influenzano l'infezione e il rilascio del materiale genetico.

Combinare diverse rappresentazioni migliora il machine learning negli studi sulle proteine.

Un nuovo metodo migliora la valutazione dei candidati farmaceutici sfruttando le strutture molecolari 3D.

I modelli linguistici aumentano l'efficienza nella scoperta di nuove molecole per lo sviluppo di farmaci.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo framework per prevedere le conformazioni molecolari in modo più accurato.

Nuovi metodi migliorano il design dell'RNA per una maggiore stabilità e funzionalità.

Questo studio esplora tecniche di machine learning per trovare nuovi candidati coagulanti.