eQualは、分子動力学データを効果的に分析するための速い方法を提供してるよ。
Lexin Chen, Micah Smith, Daniel R. Roe
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最先端の科学をわかりやすく解説
eQualは、分子動力学データを効果的に分析するための速い方法を提供してるよ。
Lexin Chen, Micah Smith, Daniel R. Roe
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新しいツールが受容体の活動を予測して、がん治療の洞察を向上させる。
Szilvia Barsi, Eszter Varga, Daniel Dimitrov
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AIDAは構造情報を使って配列を予測することで抗体設計を改善するよ。
Benyamin Jamialahmadi, M. Chamankhah, M. Kohandel
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研究者たちは、バイオインフォマティクスのワークフローを簡素化して、より簡単にアクセスできるようにしようとしてるよ。
Clémence Sebe, Sarah Cohen-Boulakia, Olivier Ferret
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機械学習モデルはウイルスのタンパク質相互作用の理解を深めるんだ。
Thomas Loux, Dianzhuo Wang, Eugene I. Shakhnovich
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プラスチックアーバーは、研究者がシナプス可塑性やニューロンダイナミクスを研究するのに役立つ。
Jannik Luboeinski, Sebastian Schmitt, Shirin Shafiee
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NucleoSeekerは、科学者が高品質なRNA構造データセットを整備して、より良い予測ができるように手助けするよ。
Utkarsh Upadhyay, Fabrizio Pucci, Julian Herold
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RNA修飾がタンパク質相互作用に与える影響を明らかにする。
Murphy Angelo, Yash Bhargava, Elzbieta Kierzek
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DNAの呼吸ダイナミクスが遺伝子の活動や細胞プロセスにどう影響するかを探ってみて。
Toki Tahmid Inan, Anowarul Kabir, Kim Rasmussen
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スーパ-k-マーレを使ってゲノムデータを効率的に管理する新しいアプローチ。
Caleb Smith, Igor Martayan, Antoine Limasset
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新しい方法がタンパク質の機能における変異の影響予測因子の評価を改善してる。
Joseph A Marsh, B. J. Livesey
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GeSiteが核酸結合残基の予測をどう改善するかを発見しよう。
Wenwu Zeng, Liangrui Pan, Boya Ji
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RNA-TorsionBERTを紹介するよ。RNAの角度予測と質の評価がもっと良くなるんだ。
Fariza Tahi, C. Bernard, G. Postic
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科学者たちは、タンパク質の機能や関連性を明らかにするためにタンパク質言語モデルを使ってる。
Gowri Nayar, Alp Tartici, Russ B. Altman
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scRegNetは遺伝子相互作用の予測を改善するためにモデルを組み合わせるんだ。
Sindhura Kommu, Yizhi Wang, Yue Wang
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FlowDockは、プロテインとリガンドの相互作用を革命的に変えて、より早い薬の開発を実現するんだ。
Alex Morehead, Jianlin Cheng
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EnsembleFlexがタンパク質の柔軟性研究をどう変革するかを発見しよう。
Melanie Schneider, José Antonio Marquez, Andrew R Leach
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新しいツールSCOPERがSAXSデータとイオン予測を使ってRNA形状モデリングを強化するよ。
Edan Patt, D. Schneidman-Duhovny, M. Hammel
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scVitalは、マウスと人間の癌データを結びつけて、より良い治療の洞察を提供するよ。
Jonathan Rub, Jason E Chan, Carleigh Sussman
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新しいモデルが遺伝子調節ネットワークと病気の理解に光を当てている。
Jiaqi Xiong, Nan Yin, Yifan Sun
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ChromBPNetがクロマチンのアクセシビリティを通じて遺伝子調節をどう予測するかを学ぼう。
Anusri Pampari, Anna Shcherbina, Evgeny Kvon
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新しいモデルが科学者たちのタンパク質の形状や相互作用の予測を改善している。
Toshiyuki Oda
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新しいフレームワークが細胞反応を分析することで薬の発見の予測を改善する。
Hui Liu, Shikai Jin
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新しいモデルProgresは、より良い分析のためにタンパク質構造の検索をスピードアップする。
Joe G Greener, K. Jamali
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CUDAとMPIを組み合わせることで、DNA配列アライメントの効率がどう向上するかを発見しよう。
Linus Zwaka
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