Articoli più recenti per Biologia Computazionale

Nuove tecniche migliorano l'identificazione dei candidati farmaceutici catturando la flessibilità delle proteine.

Unico migliora l'analisi di dati genomici complessi con un approccio flessibile.

I metodi K-mer sono fondamentali negli studi genomici e nell'analisi dei dati.

Un nuovo approccio alla classificazione dei grafi che utilizza caratteristiche spettrali migliora l'accuratezza e semplifica l'analisi.

Questo studio valuta i metodi per stimare le proporzioni dei tipi cellulari nei dati RNA-seq.

La velocità dell'RNA aiuta a capire come le cellule evolvono analizzando l'espressione genica.

Esplora le complessità delle relazioni evolutive tramite le reti filogenetiche.

I ricercatori hanno creato un modello computerizzato ibrido per studiare come i tumori rispondono ai farmaci.

Uno studio che rivela le differenze chiave negli strumenti di analisi dei dati scRNA-seq.

Un metodo che combina reti con regressione lineare migliora le previsioni in set di dati complessi.

Un nuovo metodo migliora l'analisi degli alberi genetici attraverso la geometria tropicale.

Nuove strutture grafiche migliorano lo studio della diversità genomica e l'elaborazione dei dati.

La ricerca rivela come i codici degli enhancer plasmiano le identità cellulari tra le specie.

ModDotPlot migliora lo studio di sequenze DNA complesse con velocità e precisione.

Un nuovo metodo migliora le previsioni su come i farmaci interagiscono con gli obiettivi, risparmiando tempo e risorse.

Nuovi metodi migliorano la comprensione del legame dei farmaci e della loro efficacia.

Un nuovo metodo migliora le intuizioni dai complessi set di dati biologici.

GPSE migliora le prestazioni del modello grafico attraverso codifiche migliorate e trasferimento di conoscenze.

Un nuovo modello migliora la generazione delle sequenze proteiche attraverso approcci basati su grafi.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle proteine per uno sviluppo dei farmaci migliore.

Uno sguardo approfondito alle proteine, la loro struttura e il loro significato nella scienza.

Scopri come le simulazioni di dinamica molecolare rivelano il comportamento e le interazioni delle proteine.

La ricerca si concentra su metodi per prevedere le strutture delle proteine a partire dalle sequenze di aminoacidi.

Una panoramica delle strutture proteiche e del loro significato nella biologia.

Questa ricerca migliora i metodi di stima per capire le reti complesse.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nel prevedere informazioni genetiche mancanti.

I ricercatori migliorano la comprensione delle proteine usando un nuovo modello di simulazione.

Un nuovo strumento migliora l'analisi delle singole cellule riducendo i costi per i ricercatori.

I ricercatori sviluppano libLEARNA per migliorare la creazione di riboswitch usando metodi computazionali.

regulAS semplifica l'analisi dei dati di espressione genica per i ricercatori.

I ricercatori migliorano i modelli informatici del sistema immunitario tramite macchine a stati finiti pesati.

I ricercatori introducono punteggi per valutare la qualità degli embeddings delle regioni genomiche.

Un metodo più veloce e preciso per analizzare le relazioni tra le specie usando il sequenziamento del DNA.

Un nuovo modello ridefinisce il design della spina dorsale delle proteine per una migliore generazione di strutture.

Un nuovo approccio aumenta notevolmente l'efficienza e la precisione del conteggio dei sottografi.

AF_unmasked migliora le previsioni della struttura proteica integrando modelli e dati sperimentali.

Uno studio rivela come la lunghezza e la quantità degli introni influenzino le previsioni dei siti di splicing in Arabidopsis.

La ricerca svela interazioni genomiche che potrebbero migliorare le strategie di trattamento per l'HIV.

I metodi di docking locali migliorano la modellazione della struttura proteica negli studi di crio-EM.

CellWalker2 migliora davvero l'analisi e l'etichettatura dei dati unicellulari.