計算生物学 に関する最新の記事

新しい手法で、タンパク質の柔軟性を捉えることで薬候補の特定が改善されるんだ。

Unicoは柔軟なアプローチで複雑なゲノムデータの分析を改善する。

K-mer手法は、ゲノム研究やデータ分析で重要な役割を果たしてるよ。

スペクトル特徴を使ったグラフ分類の新しいアプローチが、精度を向上させて分析を簡単にしてるよ。

この研究は、RNA-seqデータでの細胞タイプの割合を推定する方法を評価してるよ。

RNAベロシティは、遺伝子発現を分析することで細胞がどのように進化するかを理解するのに役立つんだ。

系統的ネットワークを通じて進化的関係の複雑さを探ってみて。

研究者たちが腫瘍の薬に対する反応を調べるためのハイブリッドコンピューターモデルを作成した。

scRNA-seqデータ分析ツールの重要な違いを明らかにする研究。

ネットワークと線形回帰を組み合わせる方法は、複雑なデータセットでの予測を向上させるんだ。

新しい方法が熱帯幾何学を通じて遺伝子系統解析を改善する。

新しいグラフ構造は、ゲノム多様性の研究とデータ処理を改善するよ。

研究は、エンハンサーコードが種を超えて細胞のアイデンティティをどのように形成するかを明らかにしている。

ModDotPlotは、複雑なDNA配列の研究を素早く正確に進めるのに役立つよ。

新しい方法で、薬がターゲットとどのように相互作用するかの予測が改善され、時間と資源を節約できる。

新しい方法が薬の結合や効果の理解を深めてるよ。

新しい方法が複雑な生物データセットからの洞察を強化する。

GPSEは、強化されたエンコーディングと知識転送を通じてグラフモデルのパフォーマンスを向上させる。

新しいモデルは、グラフベースのアプローチでタンパク質配列生成を改善する。

新しいモデルがタンパク質分析を改善して、より良い薬の開発をサポートする。

タンパク質の深い探求、その構造と科学における重要性。

分子動力学シミュレーションがタンパク質の挙動や相互作用をどのように明らかにするかを探ろう。

研究はアミノ酸配列からタンパク質構造を予測する方法に焦点を当ててるよ。

タンパク質の構造とそれが生物学での重要性についての概要。

この研究は複雑なネットワークを理解するための推定方法を向上させる。

新しいアプローチが欠けている遺伝情報の予測精度を向上させる。

研究者たちは新しいシミュレーションモデルを使ってタンパク質の理解を深めている。

新しいツールが単一細胞分析を改善し、研究者のコストを削減する。

研究者たちは、計算手法を使ってリボスイッチの作成を強化するためにlibLEARNAを開発した。

regulASは、研究者のために遺伝子発現データの分析を簡単にしてくれるよ。

研究者たちは、重み付き有限状態機械を使って免疫システムのコンピュータモデルを強化している。

研究者たちがゲノム領域のエンベディングの質を評価するためのスコアを導入したよ。

DNAシーケンシングを使って種の関係をもっと早く正確に分析する方法。

新しいモデルがタンパク質の骨格デザインを再構築して、より良い構造生成を実現してるよ。

新しいアプローチが部分グラフのカウントの効率と精度を大幅に向上させる。

AF_unmaskedは、テンプレートと実験データを統合することで、タンパク質構造の予測を向上させる。

研究によると、イントロンの長さと量がアラビドプシスのスプライスサイト予測にどのように影響するかが明らかになった。

研究でHIV治療戦略を強化できる遺伝子の相互作用が明らかになった。

ローカルドッキング法は、クライオEM研究におけるタンパク質構造モデルの改善に役立つ。

CellWalker2は、シングルセルデータの分析とラベリングを大幅に改善するよ。