Um olhar sobre os métodos de deep learning na descoberta de medicamentos.
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Biologia Quantitativa - Biomoléculas
RSSA IA tá mudando como os novos remédios são desenvolvidos, deixando tudo mais rápido e eficiente.
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Novas técnicas em design de proteínas usando resfriamento quântico mostram resultados promissores.
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O ProtChatGPT facilita o acesso a informações sobre proteínas através de IA conversacional.
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Novos métodos em cryo-EM descobrem formas moleculares complexas e interações.
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Uma nova abordagem melhora as previsões de reações químicas usando aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a precisão na previsão de interações entre proteínas e ligantes.
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Explorando como polímeros carregados melhoram as tecnologias de sequenciamento de DNA.
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REMO melhora a compreensão molecular através de um aprendizado inovador baseado em reações.
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Um novo método melhora a geração de moléculas parecidas com drogas com isomeria óptica.
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Apresentando a Otimização em Dual-Space pra melhorar os processos de design de medicamentos.
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Novos métodos melhoram a precisão na previsão de interações proteína-ligante.
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As formas moleculares impactam o design de medicamentos e as interações.
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RiNALMo é um modelo de linguagem de RNA avançado pra prever estruturas e funções do RNA.
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Uma nova abordagem melhora o design de medicamentos peptídicos usando IA e um conjunto de dados completo.
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Novos métodos melhoram a identificação de interações proteicas na literatura científica.
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Sort Slice melhora a forma como os dados químicos são processados usando impressões digitais de conectividade estendida.
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Um novo conjunto de dados melhora a avaliação do conhecimento molecular em modelos de linguagem.
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Um novo método pra entender melhor moléculas complexas usando motivos e gráficos.
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Explorando o papel do treinamento de auto-consistência em melhorar a previsão Hamiltoniana para propriedades moleculares.
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GeoBFN enfrenta desafios importantes na geração de estruturas moleculares 3D precisas.
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Uma visão geral dos métodos para estudar sistemas com contagem de partículas variável.
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Essa pesquisa apresenta uma abordagem combinada pra simulações de movimento de proteínas mais rápidas.
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Este artigo analisa como autocatalisadores simples crescem e competem em sistemas químicos.
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FraGNNet melhora a previsão de espectros de massa pra uma identificação de compostos melhor.
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UnifyImmun prevê a ligação de antígenos, melhorando a eficácia da imunoterapia contra o câncer.
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O Kermut melhora a precisão da previsão de variantes de proteína ao lidar com as incertezas nos resultados.
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Pesquisas mostram que a má dobragem do RNA em temperaturas baixas afeta sua função.
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VN-EGNN melhora o desenvolvimento de medicamentos, aumentando a identificação de locais de ligação em proteínas.
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A IA ajuda a criar remédios pra tratar condições relacionadas ao cérebro, passando pela barreira hematoencefálica.
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Uma nova ferramenta melhora o acompanhamento dos microtúbulos em estudos celulares.
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Pesquisas mostram como as sequências de TCR determinam o reconhecimento de antígenos e suas implicações para a terapia.
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Um novo modelo, o MolCRAFT, melhora o design de medicamentos gerando estruturas moleculares realistas.
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ApisTox oferece insights importantes sobre os efeitos de pesticidas nas abelhas.
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HEroBM melhora a precisão em backmapping de simulações moleculares de grãos largos.
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Novas técnicas pra gerar estruturas moleculares de forma mais rápida e flexível estão surgindo.
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Um novo método facilita o design de drogas ao gerar moléculas personalizadas de forma eficiente.
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Pesquisadores desenvolvem modelos eficientes pra estudar membranas lipídicas e dinâmicas celulares.
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Uma nova abordagem revela como as proteínas funcionam em ambientes naturais.
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A UniCorn integra diversos métodos de pré-treinamento pra aprender representações moleculares de forma eficaz.
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