計算生物学 に関する最新の記事

この記事では、多様性が遺伝的アルゴリズムの効率にどのように影響するか、特にLeadingOnes問題について検討します。

新しい手法で安定構造がないタンパク質領域の予測が向上した。

新しい方法で薬の発見のためのタンパク質相互作用の理解が深まる。

VN-EGNNは、タンパク質の結合部位の特定を強化することで、薬の開発を改善する。

PTF-Vācは、種を超えた転写因子結合部位の予測精度を向上させるよ。

k-mer分析の効率的な手法がシーケンス比較を改善する。

新しい方法は系統樹とネットワークを組み合わせて、分析をより良くする。

この研究は、遺伝子調節を幹細胞の再生とその影響に結びつけてるんだ。

ScaleFoldは、タンパク質折りたたみモデルのトレーニング時間を大幅に短縮するよ。

新しいツールが細胞研究における微小管の追跡を改善する。

CNFは微分方程式を使って複雑な確率分布をうまくモデル化するんだ。

ヴォロノイ図を使った新しいアプローチが、細胞シミュレーションの精度と効率を向上させる。

新しい方法が動的ネットワークでのコミュニティ検出を改善する。

新しいソフトウェアがタンパク質の柔軟性を理解する手助けをして、より良い薬の開発に役立ってるよ。

最近の研究では、計算によるタンパク質構造予測の信頼性が疑問視されてる。

キネティックダイアグラム分析が複雑な生物システムの研究をどう簡単にするか探ってみよう。

革新的なモデルが、鳥が群れで一緒に飛ぶ方法を明らかにしている。

GNNを使って多機能タンパク質を特定することで、バイオ研究が進むね。

有向非巡回グラフにおけるスキャン幅を評価するための効率的なアルゴリズムとヒューリスティック。

新しい方法がタンパク質キナーゼをターゲットにした医薬品発見を向上させる。

新しい多項式フィルターが、さまざまなアプリケーションでのグラフ分析のパフォーマンスを向上させるよ。

研究者たちが膨大なバイ菌のDNA配列を揃える新しいアプローチを発表したよ。

新しいモデルが3Dイメージング技術を使って細胞周期解析を改善した。

プロンプト-DDGを紹介して、タンパク質の変異の影響を理解するのを助けるよ。

遺伝子シミュレーションの結果や発見に対するリスケーリングの影響を調べる。

データにおけるローカルな因果関係を特定するための新しい手法。

LFISは複雑な分布からサンプリングするための体系的な方法を提供してるよ。

新しいモデルがタンパク質の疎水性パッチの予測精度を向上させた。

VespaGは、タンパク質の変異が機能や安定性にどんな影響を与えるかを効率的に予測するよ。

この記事は、生物学的モデリングにおける感度分析の方法について話してるよ。

新しい方法が細胞表面でのタンパク質の振る舞いを分析する。

新しいインクリメンタル検索方法がタンパク質配列データベースの効率を向上させる。

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。