Biologia quantitativa - Biomolecole

NCIDiff migliora la scoperta di farmaci concentrandosi sulle interazioni proteina-ligando.

CryoSPHERE migliora la ricostruzione della forma delle proteine da immagini cryo-EM usando l'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora le funzioni delle proteine per l'industria e la medicina.

RNAFlow semplifica il design dell'RNA usando l'AI per migliorare l'efficienza.

Esplorare il ruolo dei modelli di diffusione nella previsione e progettazione della struttura biomolecolare.

RGFN offre un nuovo modo per generare composti sintetizzabili per la scoperta di farmaci.

PepFlow sfrutta il deep learning per creare design di peptidi efficaci per lo sviluppo di farmaci.

FusionDTI migliora le previsioni delle interazioni tra farmaci e bersagli per uno sviluppo dei farmaci migliore.

Nuovo metodo migliora la generazione di candidati farmaceutici tramite IA e previsione delle proprietà.

Un nuovo framework migliora la sintesi dei farmaci affrontando le limitazioni dei metodi esistenti.

SynAsk unisce modelli di linguaggio grandi con strumenti chimici per avere info precise.

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.