計算生物学 に関する最新の記事

複雑なDNA構造をわかりやすく効率的に描く新しいアプローチ。

研究がTCR構造予測を向上させて、より良い免疫療法を実現する。

膜タンパク質は、さまざまな病気におけるシグナル伝達や薬の標的にとって重要だよ。

MEMOは、柔軟なクエリと効率的なストレージでパンゲノムインデックスを改善するよ。

GroupEncは複雑な生物学的データを効率的に可視化するのに役立つよ。

GNNを無関係なグラフ構造を修正することでどう改善できるか調べてる。

U統計量を使った二部ネットワークの分析に関する効果的な方法の研究。

新しいコンピューターモデルとイメージングツールが細胞の動態理解を深めてるよ。

POASTAは、遺伝子配列の整列をより早く、効率的に行う方法を提供するよ。

新しいデータセットが薬の発見予測を改善することを目指してる。

新しいアルゴリズムMuLaNは、バイオロジーと医学における多層ネットワークの分析を強化します。

nf-testがバイオインフォマティクスの計算パイプラインのテストをどう改善するかを発見しよう。

新しいモデルは補助変数を使って遺伝子相互作用の研究を強化するよ。

CCfragは複雑なタンパク質構造に対するAlphaFoldの精度を向上させる。

この研究は、ゲノムアノテーションのためのソフトウェアツールの効果をレビューしてるよ。

広範な生物学的データセットでk-merを管理して検索するための効率的なアプローチ。

異常ゾーンが遺伝子系譜や種の関係にどう影響するかを調べる。

インバートンは腸内細菌が変化する環境に適応して成長するのを助けるんだ。

b-moveは、バイオインフォマティクスで遺伝子データを効率的に検索するためのソリューションを提供してるよ。

がん治療のための薬剤予測モデルを改善する研究。

DockQの新バージョンは、タンパク質の構造と相互作用の評価を向上させるよ。

遺伝子の関係や生物データの統合を通じて病気のつながりを研究してる。

進化生物学における最適な葉の根の重要性を探る。

新しいモデルがタンパク質の機能の理解と予測を向上させてるよ。

ハリッサは遺伝子制御ネットワークをシミュレーションして、バースト状の遺伝子発現を分析するよ。

新しい方法でゲノムシーケンシングが進化して、オーガニズムの特定や生態学的研究に役立ってるよ。

新しいモデルは、血管がない腫瘍の成長と振る舞いについての洞察を提供する。

CLASTERは、遺伝子発現と調節メカニズムの新しい次元を明らかにする。

新しいインデックス手法で研究者たちが膨大な遺伝子データにアクセスしやすくなった。

新しいアプローチがキナーゼのダイナミクスと薬のデザインに関する洞察を明らかにした。

分子生物学でのタンパク質構造アラインメントを改善する新しい方法を探ってるんだ。

新しい方法が組織サンプルの細胞タイプの理解を深める。

FrameFlowは、スカフォールドの多様性と機能性を向上させることで、タンパク質設計を進める。

研究者たちは革新的なアルゴリズムとハードウェアを使って読み取りマッピングの効率を向上させている。

ISTを使った動物モデルの評価は、薬のテストや病気の理解を向上させるよ。

FREED++は、分子設計と性能を向上させた薬生成を改善してるよ。

猫のアレルゲンタンパク質を予測するためのコンピューターツールの効果に関する研究。

リンク予測が生物学的相互作用の理解をどう深めるかを発見しよう。

MPNNsの概要、仕組み、さまざまな分野での応用について。

新しいツールが人間の集団における遺伝的多様性や構造的変異の理解を深めてる。