Biologia quantitativa - Biomolecole

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.

CryoBench aiuta a migliorare la valutazione dei metodi cryo-EM con dataset diversificati.

Gli aggiornamenti di DeepChem rendono più facile per gli scienziati generare nuove molecole.

Presentiamo SimpleSBDD, un metodo che semplifica la scoperta di farmaci ottimizzando l'affinità di legame.

I metodi di intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui gli scienziati prevedono le proprietà molecolari per diverse applicazioni.

Un nuovo metodo combina modelli per migliorare il design delle molecole per farmaci e materiali.

Un nuovo sistema crea molecole direttamente da istruzioni scritte, migliorando l'efficienza.

Un nuovo approccio migliora le previsioni delle interazioni tra proteine e RNA per avere migliori intuizioni sulle malattie.

ProteinGPT semplifica lo studio delle proteine tramite un sistema di chat interattivo.

Nuovi metodi migliorano la creazione di molecole per farmaci e materiali.

Esplorare come il calcolo quantistico possa migliorare il processo di sviluppo dei farmaci.

ATAC-Diff migliora la qualità e l'analisi dei dati scATAC-seq attraverso tecniche innovative.

I nuovi modelli semplificano l'ingegneria delle proteine per diverse applicazioni.

Questo studio esplora le interazioni tra polielettroliti e la proteina spike del SARS-CoV-2.

Un nuovo framework migliora la potatura dei dati concentrandosi su modelli pre-addestrati per compiti molecolari.

Scopri l'importanza e la flessibilità delle proteine intrinsecamente disordinate nella biologia.

Si analizza il ruolo dello zinco nel regolare la funzione della proteina CzrA.

AbGPT aiuta a creare sequenze di anticorpi efficaci usando tecniche avanzate di machine learning.

Strategie per affrontare la competizione per le risorse nella tecnologia CRISPR per un miglior controllo dei geni.

Questo articolo parla dell'integrazione della VR e della dinamica molecolare per i progressi nella ricerca.

AlphaProteo usa il machine learning per progettare proteine leganti efficaci per la ricerca e la medicina.

La ricerca esplora come l'idrogeno influisce sulla mioglobina e i suoi potenziali benefici per la salute.