ドラッグディスカバリー に関する最新の記事

新しい方法が顕微鏡画像の分析を改善して、細胞応答の研究に役立ってるよ。

トランスフォーマーモデルがいろんな分野で分子特性の予測をどう向上させるか探ってる。

GenLFIは、比類のないスピードと視野でライブセルイメージングを革命化する。

UPINNは、化学療法薬の効果をモデル化し予測する能力を高める。

MiniMolは、少ないパラメータで分子の特性を予測する効率的なアプローチを提供してるよ。

新しい方法が、頑健な反実仮想証人を使ってグラフニューラルネットワークの説明を改善した。

グラッパは、効率を上げるために機械学習技術を使って分子予測を強化してるよ。

新しいソフトウェアがタンパク質の柔軟性を理解する手助けをして、より良い薬の開発に役立ってるよ。

LRRK2-WDRをターゲットにした化合物発見の進展を促すコンペが開催されてるよ。

新しい技術で、もっと早くて柔軟な分子構造の生成ができるようになってきてるよ。

新しい方法がタンパク質キナーゼをターゲットにした医薬品発見を向上させる。

QCompは薬の発見におけるデータ補完の精度を向上させ、研究をより早く進める助けになる。

新しい量子インスパイアな方法が、薬剤開発のための分子ドッキングを強化する。

SOBERは複雑なモデルの最適なパラメータを見つける効率を向上させるよ。

新しい方法は、原子の関係を考慮することで分子学習を向上させる。

新しい方法で、大きなデータセットの中から価値のあるアイテムを見つけるのが早くなったよ。

UniCornは、効果的な分子表現学習のために多様な事前トレーニング方法を統合しているよ。

量子技術とNMRを組み合わせて分子の洞察を得る。

新しいAIモデルLDMolは、テキスト説明を使って分子生成を強化するよ。

新しい方法が科学データ収集の質と多様性を向上させてる。

生物プロセスでタンパク質が形や機能をどう変えるかを探る。

新しいフレームワークが、限られたデータで分子の特性予測を改善する。

機械学習がキナーゼ研究と薬の発見をどう変えているかを知ろう。

CryoSPHEREは、機械学習を使ってクライオEM画像からタンパク質の形状再構築を改善するんだ。

新しい方法が産業と医学のためにタンパク質の機能を高める。

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。