計算生物学 に関する最新の記事

バイオ分子の構造予測とデザインにおける拡散モデルの役割を探る。

Comethは効率的なグラフ生成のために離散的な方法と連続的な方法を組み合わせてるんだ。

タンパク質の折りたたみと構造予測の深掘り。

この研究は、複雑な生物学的データセットを効果的に分析する方法を紹介してるよ。

この記事では、データ分布のシフトによるリンク予測の課題を検討しています。

PepFlowは、ディープラーニングを活用して、薬の開発のための効果的なペプチドデザインを作っているよ。

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。

この研究は、ベイズ法を使って神経細胞の成長をシミュレートするモデルを洗練させることに焦点を当ててるよ。

新しいモデルは、生成技術と物理を組み合わせて抗体デザインを強化する。

トポロジーの側面を使ったより良いエッジ分類のための新しいアプローチ。

複雑なデータセットでの高速な特徴選択のための強力なスクリーニングルールを探る。

量子コンピュータがmRNAの構造予測にどう役立つかを探って、医療の進歩に繋げる。

QuickEdはDNAとタンパク質の配列アラインメントのスピードと精度を向上させるよ。

マルチモーダルアプローチは、生物研究における遺伝子発現予測を強化するよ。

新しいツールが細胞機能に重要なRNA構造の予測精度を向上させるよ。

新しいソフトウェアがクライオETデータにおける巨分子の検出を強化するんだ。

ERICは、精度を向上させたグラフの類似性を効率的に測定する方法を提供します。

大きなデータセットでの変数選択が簡単になった新しい方法。

研究は円形QIFニューロンネットワークの活動パターンを調べている。

TX-Phaseは、研究者のデータプライバシーを守りながら、遺伝子型の補完を強化するよ。

GRASPは、実験データを使ってタンパク質複合体の予測精度を向上させる。

新しいモデルが治療用抗体の設計効率と精度を向上させる。

ミトコンドリアの構造と機能を調べて、健康に関するインサイトをもっと得ようとしてる。

新しいアプローチが、タンパク質の機能における高次相互作用の役割を明らかにしてる。

新しいツールが高温でのタンパク質の安定性の予測を改善する。

差分エンコーディングとそれがグラフ学習モデルに与える影響を探る。

PhysiBoSSが研究者のために複雑な生物学的モデリングをどう簡単にしてるか学ぼう。

この記事では、タンパク質進化を研究するための従来の言語モデルとタンパク質言語モデルのアプローチについて探ります。

PlantConnectomeは、文献と遺伝子機能をつなげて、植物生物学の研究を向上させるよ。

研究は革新的なシミュレーション技術を通じて脳モデルの精度を向上させることに焦点を当てている。

次元削減が科学者たちが生物データを分析するのにどう役立つかを学ぼう。

研究者たちは、培養できない微生物とその成長条件をよりよく研究するためのツールを開発している。

科学文献の中で医療用語を認識して分類するシステム。

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。

この研究では、Wasserstein空間でのパフォーマンスを向上させるために最適化技術を適応させる。

DFMDockは、タンパク質ドッキング予測を向上させるためにサンプリングとランク付けを統合してるよ。

新しい方法がタンパク質構造の分析と分類精度を改善する。

医療目的のためのタンパク質配列デザインを改善するためのAIの使用に関する研究。

圧縮テキストで効果的なパターンマッチングのためにCDAWGとSLGを組み合わせる。

GoldPolish-Targetは、ゲノムアセンブリの精度と効率を向上させる。