計算生物学 に関する最新の記事

この研究は、希少な組織での薬剤相乗効果を予測するために先進的な言語モデルを使うことに焦点を当ててるよ。

LTPを紹介するね、グラフ分類の精度と効率を高める方法だよ。

Phospho-Tuneは、リン酸化ペプチドとタンパク質の相互作用の予測を改善して、疾患研究を助けるよ。

最近のタンパク質設計の進展は、ヘルスケアやバイオテクノロジーにとってワクワクする可能性を示してるよ。

ヌクレオカプシドタンパク質の研究は、SARS-CoV-2の免疫相互作用に光を当ててるよ。

xCAPT5モデルは、高度なディープラーニング技術を使ってタンパク質の相互作用の予測を向上させるよ。

RNA3DBは新しい整理されたデータセットを使ってRNA構造予測を改善することを目指しているよ。

確率的ブロックモデルが複雑なネットワークを分析するのにどう役立つかを見てみよう。

MCGLPPIフレームワークは、CGモデリングと機械学習を組み合わせて、タンパク質の相互作用を効率よく予測するんだ。

PocketVecは、薬剤発見のためのタンパク質-リガンド相互作用の理解を深めるよ。

革新的アプローチで柔軟なタンパク質領域のモデリングを自動化。

GTEDは、グラフ表現を通じて遺伝子配列を比較する方法を提供しているよ。

新しい方法が複雑な生物医療知識グラフの分析を簡素化する。

この研究は、AIのパフォーマンスを向上させるために個々のニューロンを最適化することを提案している。

新しいツールが複雑な生物システムのシミュレーションを強化するよ。

CELL-Eモデルは、配列や画像に基づいて細胞内のタンパク質の位置を予測する能力を向上させる。

生細胞を使った計算タスクや高度な遺伝子回路の可能性を探ってる。

生物の配列を生成して複雑なパズルを解くための新しいモデル。

新しいアルゴリズムが階層的隠れマルコフモデルのデコードを改善する。

ϕX174が遺伝子発現をどのように制御するかの詳細な考察。

SQUARNAを紹介するよ、RNAの二次構造を予測するための有望な方法なんだ。

新しい方法が単一細胞RNAシーケンシングデータからの遺伝子相互作用分析を改善する。

IDULは複雑な遺伝データの分析効率を向上させる。

A*PA2は配列アライメントのスピードと効率を向上させ、ゲノム研究を助けるよ。

AFDBはタンパク質の構造について重要な知見を提供し、研究や薬の開発を助けてるよ。

研究が哺乳類の進化とタンパク質配列アラインメントにおけるインデルの役割を調査してる。

hictkは、研究者がHi-CとCoolerファイル形式を簡単に扱えるようにするよ。

WatGNNは、タンパク質周りの水の位置予測を改善して、より良い研究結果を得るためのものだよ。

新しい最適化手法が、より正確で効率的なタンパク質設計を作り変えてるよ。

研究者たちは遺伝学で非B型DNA構造を研究するために生成モデルを使ってるよ。

新しい計算アプローチが脳組織の機械的応答のモデリングを強化する。

新しい方法でSBWTとLCP配列を使ってゲノムデータ分析の速度が上がるよ。

新しい手法が機械学習を使って代謝物経路の予測を改善してるよ。

タンパク質複合体がどうやって形成されて機能するかの見方。

新しいツールが細胞構造や相互作用の研究を向上させる。

離散表現とトランスフォーマーモデルを使ったグラフ生成の新しいフレームワーク。

iScoreは、薬がタンパク質に結合するのを予測するためのより早い方法を提供してるよ。

ICMLワークショップ「計算生物学」への提出準備に関する基本的な指示。

ルートはサイズの変動を考慮することで、細胞タイプの推定精度を向上させる。

新しいアプローチがタンパク質の比較を強化し、研究や薬の発見を助けるよ。