Articoli più recenti per Biologia Computazionale

Questa ricerca si concentra sulla previsione della sinergia dei farmaci usando modelli linguistici avanzati in tessuti rari.

Presentiamo LTP, un metodo che migliora l'accuratezza e l'efficienza nella classificazione dei grafi.

Phospho-Tune migliora le previsioni delle interazioni tra fosfopeptidi e proteine, aiutando la ricerca sulle malattie.

I recenti progressi nel design delle proteine offrono possibilità entusiasmanti per la sanità e la biotecnologia.

La ricerca sulla proteina nucleocapside fa luce sulle interazioni immunitarie del SARS-CoV-2.

Il modello xCAPT5 migliora le previsioni delle interazioni proteiche usando tecniche avanzate di deep learning.

RNA3DB punta a migliorare la previsione della struttura dell'RNA usando un nuovo dataset organizzato.

Uno sguardo a come i modelli di blocchi stocastici aiutano ad analizzare reti complesse.

Il framework MCGLPPI combina il modeling CG e il machine learning per prevedere in modo efficiente le interazioni proteiche.

PocketVec migliora la comprensione delle interazioni proteina-ligando per la scoperta di farmaci.

Approccio innovativo automatizza la modellazione delle regioni proteiche flessibili.

GTED offre un metodo per confrontare le sequenze genetiche attraverso la rappresentazione grafica.

Un nuovo metodo semplifica l'analisi di grafi di conoscenza biomeddica complessi.

Questa ricerca propone di ottimizzare i singoli neuroni per migliorare le performance dell'IA.

Nuovi strumenti migliorano le simulazioni di sistemi biologici complessi.

Il modello CELL-E migliora le previsioni delle posizioni delle proteine all'interno delle cellule basandosi su sequenze e immagini.

Esplorare il potenziale delle cellule viventi per compiti computazionali e circuiti genetici avanzati.

Un nuovo modello per generare sequenze biologiche e risolvere rompicapi complessi.

Nuovi algoritmi migliorano il decodifica nei Modelli di Markov Nascosti Gerarchici.

Uno sguardo approfondito a come ϕX174 controlla l'espressione genica.

Ti presento SQUARNA, un metodo promettente per prevedere le strutture secondarie dell'RNA.

Nuovi metodi migliorano l'analisi delle interazioni geniche dai dati di sequenziamento di RNA a cellula singola.

IDUL migliora l'efficienza nell'analizzare dati genetici complessi.

A*PA2 migliora la velocità e l'efficienza nell'allineamento delle sequenze, aiutando la ricerca genomica.

AFDB fornisce informazioni fondamentali sulle strutture proteiche, aiutando la ricerca e lo sviluppo di farmaci.

Uno studio analizza il ruolo degli indel nella evoluzione dei mammiferi e nell'allineamento delle sequenze proteiche.

hictk semplifica il lavoro con i formati di file Hi-C e Cooler per i ricercatori.

WatGNN migliora le previsioni sulla posizione dell'acqua attorno alle proteine per ottenere risultati di ricerca migliori.

Nuovi metodi di ottimizzazione stanno cambiando il design delle proteine per una maggiore precisione ed efficienza.

I ricercatori usano modelli generativi per studiare le strutture non-B del DNA nella genetica.

Un nuovo approccio computazionale migliora la modellazione delle risposte meccaniche nel tessuto cerebrale.

Nuovi metodi migliorano la velocità dell'analisi dei dati genomici usando SBWT e array LCP.

Nuovi metodi migliorano le previsioni dei percorsi metabolici usando l'apprendimento automatico.

Uno sguardo su come si formano e funzionano i complessi proteici.

Un nuovo strumento migliora lo studio delle strutture cellulari e delle interazioni.

Un nuovo framework per generare grafi usando rappresentazioni discrete e modelli transformer.

iScore offre un metodo più veloce per prevedere il legame dei farmaci alle proteine.

Istruzioni essenziali per preparare le submission per il Workshop ICML sulla Biologia Computazionale.

Lute migliora l'accuratezza nel stimare i tipi di cellule tenendo conto delle variazioni di dimensione.

Un nuovo approccio migliora il confronto delle proteine, aiutando la ricerca e la scoperta di farmaci.