計算生物学 に関する最新の記事

Pool PaRTIは、データの表現力と生物学的洞察を向上させることで、タンパク質分析を強化します。

この記事では、低ランクRNNを使って神経活動をモデル化する方法を紹介するよ。

形に基づいてRNA配列をデザインするための新しいツール。

研究によると、果実バエの幼虫は環境に応じて複雑な行動を示すことが明らかになった。

細胞内の混雑した環境がタンパク質の動きや相互作用にどう影響するかを調査中。

AlphaFoldの進化は、科学と医学のために正確なタンパク質構造予測を強化するんだ。

研究は微小管の動きと細胞プロセスにおける役割を明らかにしている。

ReconcILSアルゴリズムは、遺伝子ツリーと種ツリーを比較する精度を向上させる。

生物システムにおける細胞死の定義と特定の仕方を探る。

新しい技術がウイルスの進化における突然変異の理解を深める。

新しいモデルがタンパク質の結合場所の予測を改善し、薬の発見を助けてる。

新しいツールがRNA構造予測を改善して、偽のホモログを特定するのを助けるよ。

AlphaFoldのタンパク質構造予測能力とその限界についての新しい知見。

NeKoはデータと知識を使って、生物相互作用ネットワークを作るプロセスを簡素化するよ。

Chai-1は生体分子の形を予測して、薬のデザインや生物学の研究をサポートするんだ。

新しい方法が機械学習技術を使って薬物ターゲット予測を向上させる。

KinPFNは深層学習を使ってRNAの折りたたみ分析を速めてるよ。

PSALMは革新的なモデリング技術を使ってタンパク質ドメインの予測を改善する。

サブグラフクエリがグラフ分析やデータ予測をどう強化するか学ぼう。

Carafeは革新的なスペクトルライブラリ生成を通じてDIA研究におけるペプチド検出を向上させる。

ARROW-Diffは、ランダムウォークを使って大きくてリアルなグラフを効率よく生成するよ。

C. elegansの神経モチーフを分析すると、神経系の機能についての洞察が得られるよ。

この研究は、変異したペプチドがタンパク質にどのように結合するかを予測する方法を評価してるよ。

科学者たちは、プラスチック廃棄物を分解する酵素を特定するために機械学習を使ってるよ。

単一の配列入力でペプチドを生成する新しい方法が、薬の発見を進化させる。

新しい方法が遺伝子調節ネットワークを使って遺伝子発現の予測を改善したよ。

SOFAは、マルチオミクスデータ分析を強化するためにガイディング変数を統合してるよ。

新しい戦略がロングリードDNA処理のスピードと精度を向上させる。

削除による祖先配列の再構築の課題を見てみよう。

FilmCPIはデータの不均衡を解消して、予測効率を向上させることで薬の発見を改善するよ。

新しい深層学習モデルBPfoldがRNAの構造予測を改善した。

アクティブラーニングが生物研究の実験をどう最適化するかを発見しよう。

新しいモデルが癌細胞への薬の効果の予測を改善した。

LEDツリーの概要と、種の進化を研究する際の役割。

タンパク質の配列と構造を揃える方法を見てみよう。

LEGENDを紹介するよ、これは細胞タイプや組織間の遺伝子発現を分析する方法だ。

系統発生ネットワークにおける網目状イベントの理解とそれが進化に与える影響。

新しいフレームワークがタンパク質の相互作用を予測するのに役立ってる、特にサンゴに関して。

AlphaFold2の予測とタンパク質構造の可能な誤解についての考察。

異なるCell Rangerのバージョンは、scRNA-seqデータ解析の結果に大きく影響する。