Articoli più recenti per Biologia Computazionale

Quest'articolo esamina come la diversità influisce sull'efficienza degli algoritmi genetici, specialmente nel problema dei LeadingOnes.

Nuovi metodi migliorano la previsione delle regioni proteiche che non hanno una struttura stabile.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni proteiche per la scoperta di farmaci.

VN-EGNN migliora lo sviluppo di farmaci migliorando l'identificazione dei siti di legame sulle proteine.

PTF-Vāc migliora l'accuratezza nella previsione dei siti di legame dei fattori di trascrizione tra le specie.

Tecniche snodate nell'analisi k-mer migliorano l'efficienza del confronto delle sequenze.

Nuovo metodo combina albero filogenetico e rete per un'analisi migliore.

Questa ricerca collega la regolazione genica alla rigenerazione delle cellule staminali e le sue implicazioni.

ScaleFold riduce drasticamente il tempo di addestramento per i modelli di piegatura delle proteine.

Un nuovo strumento migliora il tracciamento dei microtubuli negli studi sulle cellule.

I CNF usano equazioni differenziali per modellare in modo efficace distribuzioni di probabilità complesse.

Un nuovo approccio usando i diagrammi di Voronoi migliora l'accuratezza e l'efficienza della simulazione cellulare.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle comunità nelle reti dinamiche.

Nuovo software aiuta a capire la flessibilità delle proteine per migliorare lo sviluppo dei farmaci.

Studi recenti mettono in dubbio l'affidabilità delle previsioni della struttura proteica computazionale.

Esplora come l'Analisi dei Diagrammi Cinematici semplifichi lo studio dei sistemi biologici complessi.

Un modello innovativo fa luce su come gli uccelli volano insieme in stormi.

Usare le GNN per identificare proteine multifunzionali migliora la ricerca biologica.

Algoritmi efficienti e euristiche per valutare la larghezza di scansione in grafi aciclici orientati.

Un nuovo metodo migliora la scoperta di farmaci mirati alle chinasi proteiche.

I nuovi filtri polinomiali migliorano le prestazioni dell'analisi dei grafi in diverse applicazioni.

I ricercatori presentano un nuovo modo per allineare enormi sequenze di DNA batterico.

Il nuovo modello migliora l'analisi del ciclo cellulare con tecniche di imaging 3D.

Presentiamo Prompt-DDG per migliorare la comprensione degli effetti delle mutazioni proteiche.

Esaminare come il ridimensionamento influisca sui risultati e le scoperte delle simulazioni genetiche.

Un nuovo metodo per identificare relazioni causali locali nei dati.

LFIS offre un metodo sistematico per campionare da distribuzioni complesse.

Il nuovo modello migliora l'accuratezza delle previsioni per le zone idrofobiche nelle proteine.

VespaG prevede in modo efficiente come le mutazioni delle proteine influenzano la funzione e la stabilità.

Questo articolo parla dei metodi per l'analisi di sensibilità nei modelli biologici.

Un nuovo metodo analizza come si comportano le proteine sulle superfici cellulari.

Nuovi metodi di ricerca incrementale migliorano l'efficienza nei database di sequenze proteiche.

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.