Articoli più recenti per Biologia Computazionale

Esplorare il ruolo dei modelli di diffusione nella previsione e progettazione della struttura biomolecolare.

Cometh combina metodi discreti e continui per una generazione di grafi efficace.

Un'immersione profonda nel ripiegamento delle proteine e nella previsione della struttura.

Questo studio introduce un metodo per analizzare in modo efficace set di dati biologici complessi.

Questo articolo analizza le sfide nella previsione dei link a causa dei cambiamenti nella distribuzione dei dati.

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.

Questo studio si concentra sul migliorare i modelli per simulare la crescita neuronale usando metodi bayesiani.

Un nuovo modello migliora il design degli anticorpi combinando tecniche generative e fisica.

Un nuovo approccio per una migliore classificazione dei bordi usando aspetti topologici.

Esplora regole di screening forti per una selezione veloce delle feature in dataset complessi.

Esplorare come il calcolo quantistico aiuta a prevedere le strutture dell'mRNA per avanzamenti medici.

QuickEd migliora la velocità e l'accuratezza nell'allineamento delle sequenze di DNA e proteine.

Un approccio multimodale migliora le previsioni dell'espressione genica nella ricerca biologica.

Nuovi strumenti migliorano la precisione nel prevedere le strutture dell'RNA, fondamentali per le funzioni cellulari.

Nuovo software migliora il rilevamento di macromolecole nei dati di crio-ET.

ERIC offre un modo efficiente per misurare le somiglianze tra grafi con una maggiore accuratezza.

Un nuovo metodo semplifica la selezione delle variabili in grandi dataset.

La ricerca esamina i modelli di attività nelle reti neuronali QIF circolari.

TX-Phase migliora l'imputazione dei genotipi garantendo al contempo la privacy dei dati per i ricercatori.

GRASP migliora l'accuratezza nella previsione dei complessi proteici utilizzando dati sperimentali.

Un nuovo modello migliora l'efficienza e l'accuratezza nella progettazione di anticorpi terapeutici.

Ricercare la struttura e la funzione dei mitocondri per avere migliori intuizioni sulla salute.

Un nuovo approccio svela il ruolo delle interazioni di ordine superiore nella funzione delle proteine.

Un nuovo strumento migliora le previsioni sulla stabilità delle proteine ad alte temperature.

Esplorando la codifica differenziale e il suo impatto sui modelli di apprendimento dei grafi.

Scopri come PhysiBoSS semplifica la modellazione biologica complessa per i ricercatori.

Questo articolo esamina gli approcci tradizionali e dei modelli linguistici basati sulle proteine per studiare l'evoluzione delle proteine.

PlantConnectome connette la letteratura e le funzioni geniche per migliorare la ricerca in biologia vegetale.

La ricerca si concentra sul miglioramento dell'accuratezza dei modelli cerebrali attraverso tecniche di simulazione innovative.

Scopri come la riduzione dimensionale aiuta gli scienziati ad analizzare i dati biologici.

I ricercatori sviluppano strumenti per studiare meglio i microorganismi non coltivabili e i loro requisiti di crescita.

Un sistema per riconoscere e categorizzare i termini medici nei testi scientifici.

Uno sguardo a come l'ottimizzazione bayesiana affronta le sfide ad alta dimensione.

Questo studio adatta tecniche di ottimizzazione per migliorare le prestazioni nello spazio di Wasserstein.

DFMDock integra campionamento e classificazione per migliorare le previsioni sul docking delle proteine.

Nuovi metodi migliorano l'analisi della struttura delle proteine e l'accuratezza della classificazione.

Uno studio sull'uso dell'IA per migliorare il design delle sequenze proteiche per scopi medici.

Combinare CDAWG e SLG per un efficace riconoscimento di modelli in testo compresso.

GoldPolish-Target migliora l'accuratezza e l'efficienza dell'assemblaggio del genoma.