Biologia Quantitativa - Biomoléculas

A IA ajuda a criar remédios pra tratar condições relacionadas ao cérebro, passando pela barreira hematoencefálica.

Uma nova ferramenta melhora o acompanhamento dos microtúbulos em estudos celulares.

Pesquisas mostram como as sequências de TCR determinam o reconhecimento de antígenos e suas implicações para a terapia.

Um novo modelo, o MolCRAFT, melhora o design de medicamentos gerando estruturas moleculares realistas.

ApisTox oferece insights importantes sobre os efeitos de pesticidas nas abelhas.

HEroBM melhora a precisão em backmapping de simulações moleculares de grãos largos.

Novas técnicas pra gerar estruturas moleculares de forma mais rápida e flexível estão surgindo.

Um novo método facilita o design de drogas ao gerar moléculas personalizadas de forma eficiente.

Pesquisadores desenvolvem modelos eficientes pra estudar membranas lipídicas e dinâmicas celulares.

Uma nova abordagem revela como as proteínas funcionam em ambientes naturais.

A UniCorn integra diversos métodos de pré-treinamento pra aprender representações moleculares de forma eficaz.

Uma nova ferramenta de IA melhora a descoberta de medicamentos ao gerar moléculas melhores mais rápido.

Novos métodos melhoram a qualidade e a diversidade na coleta de dados científicos.

A proteína quinase Abl1 é super importante pra controlar processos celulares e o desenvolvimento do câncer.

Esse artigo explica os fibrilas de amiloide e a ligação deles com várias doenças.

Genie 2 melhora o design de proteínas com IA, permitindo estruturas e funções complexas.

Saturn melhora a descoberta de medicamentos ao gerar de forma eficiente moléculas eficazes para tratamento.

NCIDiff melhora a descoberta de medicamentos ao focar nas interações entre proteínas e ligantes.

CryoSPHERE melhora a reconstrução da forma de proteínas a partir de imagens de cryo-EM usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora as funções das proteínas para a indústria e medicina.

RNAFlow facilita o design de RNA usando IA pra aumentar a eficiência.

Explorando o papel dos modelos de difusão na previsão e design de estruturas biomoleculares.

A RGFN oferece uma nova maneira de gerar compostos sintetizáveis para a descoberta de medicamentos.

PepFlow usa deep learning pra criar designs de peptídeos eficazes pra desenvolvimento de remédios.

FusionDTI melhora as previsões de interações entre drogas e alvos para um desenvolvimento de medicamentos mais eficaz.

Novo método melhora a geração de candidatos a medicamentos por meio de IA e previsão de propriedades.

Uma nova estrutura melhora a síntese de drogas ao resolver as limitações dos métodos atuais.

A SynAsk junta modelos de linguagem gigantes com ferramentas de química pra informações precisas.

Um novo modelo melhora o design de anticorpos combinando técnicas generativas e física.

A SCEPTR oferece uma nova maneira de prever a especificidade do TCR usando dados escassos de forma eficiente.

Uma nova abordagem melhora a busca por aptâmeros enquanto reduz a dependência de dados.

Explorando o papel da aprendizagem ativa na descoberta de medicamentos através do docking molecular.

O MV-Mol junta várias fontes de dados pra melhorar a compreensão molecular.

Novos métodos melhoram simulações moleculares e interações pra ter mais precisão.

Uma nova estrutura melhora as técnicas de geração de grafos moleculares para descoberta de medicamentos.

CBGBench oferece uma abordagem estruturada pra melhorar o design e a avaliação de drogas.

Como explicações contrafactuais ajudam na previsão do comportamento molecular e suas implicações.

Uma nova ferramenta pra avaliar métodos de aprendizado de estrutura de proteínas.

Novos métodos melhoram o design molecular medindo a incerteza das previsões.

Novo padrão ajuda a prever o comportamento de enzimas usando aprendizado de máquina.