Articoli più recenti per Biologia Computazionale

Questo articolo esamina gli automi di Watson-Crick e il loro ruolo nell'analisi delle strutture circolari del DNA.

I K-mer rendono più semplici i confronti di sequenze di DNA, migliorando l'efficienza nella bioinformatica.

Nuovi algoritmi migliorano l'efficienza nella rilevazione e analisi dei motivi RNA.

Nuove reti neurali migliorano l'analisi delle relazioni complesse e dirette nei dati.

Esplorando le complessità dei riarrangiamenti genomici e il significato degli arrangiamenti mediani.

Scopri come il deep learning sta cambiando il nostro modo di capire il comportamento delle proteine.

Impara a analizzare efficacemente le sequenze di DNA usando k-mer e l'entropia di Shannon.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle proteine catturando efficacemente le informazioni strutturali.

StrainPGC migliora la comprensione dei ceppi microbici e dei loro effetti sulla salute.

Uno sguardo a come la previsione conforme migliora la quantificazione dell'incertezza in biologia.

GIFFLAR migliora le previsioni delle proprietà dei glicosidi usando reti neurali grafiche.

Esplorare il ruolo dei 3-sunlet nella analisi filogenetica e nella condivisione genica.

Nuovi metodi migliorano la nostra comprensione dell'espressione genica nella salute e nella malattia.

Uno sguardo a come Chimaera aiuta a prevedere le strutture del DNA e la loro importanza.

Gli scienziati usano modelli booleani per capire interazioni biologiche complesse e fare previsioni.

Nuove tecniche migliorano lo stoccaggio e la ricerca dei dati k-mer genomici.

Un nuovo strumento prevede le interazioni dell'acqua attorno alle proteine per migliorare il design dei farmaci.

ZiPo offre un metodo innovativo per analizzare l'espressione genica negli studi su singole cellule.

LaGDif offre un nuovo approccio al ripiegamento inverso delle proteine.

SCOTCH migliora la nostra comprensione dell'espressione genica e della variazione degli isoformi nelle singole cellule.

Esplora come la riorganizzazione del genoma impatti l'evoluzione, le malattie e la funzione dei geni.

I ricercatori migliorano l'addestramento dei modelli proteici utilizzando dati diversi e metodi efficienti.

Un framework che accelera la programmazione dinamica in bioinformatica, rendendo la ricerca più efficiente.

RNAmigos2 semplifica la scoperta di farmaci mirati all'RNA, migliorando le previsioni di legame dei composti.

DockFormer migliora le previsioni su come le proteine e le piccole molecole interagiscono.

Una guida per scegliere i metodi SBI per l'analisi dei dati biologici.

I ricercatori svelano nuove intuizioni sulle interazioni delle proteine all'interno dei mitocondri usando modelli avanzati.

RNAformer migliora l'accuratezza nella previsione della struttura secondaria dell'RNA usando l'apprendimento profondo.

OneProt combina diversi tipi di dati per migliorare l'efficienza nella ricerca sulle proteine.

POSH offre ricerche di somiglianza proteica più veloci ed efficienti.

eQual offre un modo più veloce per analizzare i dati di dinamica molecolare in modo efficace.

Nuovo strumento prevede le attività dei recettori, migliorando le intuizioni sul trattamento del cancro.

AIDA migliora il design degli anticorpi prevedendo le sequenze usando informazioni strutturali.

I ricercatori puntano a semplificare i flussi di lavoro di bioinformatica per un accesso e un utilizzo più facili.

I modelli di machine learning migliorano la nostra comprensione delle interazioni tra proteine virali.

L'Arbor di plastica aiuta i ricercatori a studiare la plasticità sinaptica e la dinamica dei neuroni.

NucleoSeeker aiuta gli scienziati a organizzare dataset di strutture RNA di alta qualità per fare previsioni migliori.

Scoprire l'impatto delle modifiche dell'RNA sulle interazioni proteiche.

Scopri come le dinamiche di respirazione del DNA influenzano l'attività genica e i processi cellulari.

Un nuovo modo di gestire i dati genomici usando super-k-mers per un'efficienza migliore.