ドラッグディスカバリー に関する最新の記事

最近の研究が、医薬品発見のための遷移金属を持つバイオ分子の予測を改善した。

FusionDTIは、薬物標的相互作用の予測を改善して、薬の開発をより進めるんだ。

UdanDTIは薬がタンパク質とどう相互作用するかの予測を改善する。

新しいフレームワークは、既存の方法の制限を克服して薬の合成を向上させる。

神経波関数とファファンたちは量子化学の予測を大幅に向上させるよ。

COMPASS法は分子ドッキングのノイズ問題に対処して、薬の発見を強化するよ。

新しいアプローチがアプタマー検索を強化し、データ依存を減らす。

分子ドッキングを通じて薬剤発見におけるアクティブラーニングの役割を探る。

新しい方法が分子シミュレーションと相互作用を改善して、より正確になるよ。

新しいフレームワークが薬の発見のための分子グラフ生成技術を改善する。

CBGBenchは、薬の設計と評価を強化するための体系的なアプローチを提供してるよ。

新しいアプローチで薬が細胞に与える影響が理解しやすくなった。

InvMSAFoldは、構造の整合性を保ちながら多様なタンパク質配列を生成する。

qFit-ligandはリガンドの形状やタンパク質の相互作用を理解するのに役立つよ。

TrustAffinityは薬物結合予測を強化し、不確実性を効果的に評価するよ。

新しいアプローチで知識を使うことで、関係グラフからの学習の効率が上がるよ。

新しいアプローチが拡散モデルを微調整して、ユーザーの好みにより合うようにする。

遺伝子技術の進歩が、悪いバイ菌の遺伝子の働きを明らかにする手助けをしてるんだよ。

科学者たちは量子機械学習を使って、分子の挙動を正確かつ効率的にシミュレーションしてるよ。

T-Hopフレームワークは、薬の発見においてより良い予測のために経路情報を活用してるよ。

ベイジアン最適化が高次元の課題にどう対処するかを見てみよう。

確率を含む最適化の課題に新しい視点を。

新しい生成モデルが、ディープラーニング技術を使って薬候補の作成を改善したよ。

FragLlamaは革新的な分子設計と薬の発見のために言語モデルを適応させるんだ。

水素をモデルにして分子エネルギーを計算するための量子手法を探る。

研究が遺伝性と特発性パーキンソン病の共通の経路を明らかにした。

新しいデータセットが薬の設計に向けた分子特性の予測を加速させる。

研究者たちは、化学予測のスピードと効率を高めるために、推測デコーディングを使ってるよ。

新しい薬のデザインでは、より良い結果のために分子の合成しやすさを優先しているよ。

PDGrapherは効果的な薬物治療戦略のための遺伝子ターゲットを予測するよ。

CLPは分子データを文字列に変換して、薬の発見を進めるんだ。

化学に配慮したノイズを使って、薬の発見や材料設計の予測が改善される新しい方法が登場した。

研究者たちはLIMOを使って医療用の特別な分子を作ってるよ。

SeqHTは、複雑な計算を簡略化して量子シミュレーションを最適化し、より良い結果を得るんだ。

分子相互作用や薬の結合を予測するための新しい方法を見てみよう。

新しいモデルがタンパク質の結合場所の予測を改善し、薬の発見を助けてる。

新しい方法が薬の発見における化合物テストの効率を向上させる。

UniMoTは分子科学と言語処理を融合させて、分析を強化するんだ。

新しい方法が機械学習技術を使って薬物ターゲット予測を向上させる。

研究者たちが量子コンピューティング技術を改良して、分子をもっと正確にシミュレーションできるようにしてるよ。