Biologia quantitativa - Biomolecole

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.

La chinasi Abl1 è fondamentale per gestire i processi cellulari e lo sviluppo del cancro.

Questo articolo parla delle fibrille amiloidi e del loro legame con varie malattie.

Genie 2 migliora il design delle proteine con l'IA, permettendo strutture e funzioni complesse.

Saturn migliora la scoperta di farmaci generando in modo efficiente molecole efficaci per il trattamento.

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.