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Essa pesquisa foca em prever a sinergia de drogas usando modelos de linguagem avançados em tecidos raros.

Apresentando o LTP, um método que melhora a precisão e a eficiência na classificação de grafos.

Phospho-Tune melhora as previsões de interações entre fosfopeptídeos e proteínas, ajudando na pesquisa de doenças.

Os avanços recentes no design de proteínas mostram possibilidades incríveis para a saúde e biotecnologia.

A pesquisa sobre a proteína nucleocapsídeo ilumina as interações imunológicas do SARS-CoV-2.

O modelo xCAPT5 melhora as previsões de interações de proteínas usando técnicas avançadas de deep learning.

O RNA3DB tem como objetivo melhorar a previsão de estruturas de RNA usando um novo conjunto de dados organizado.

Um olhar sobre como modelos de bloco estocásticos ajudam a analisar redes complexas.

A estrutura MCGLPPI combina modelagem CG e aprendizado de máquina pra prever interações de proteínas de forma eficiente.

O PocketVec melhora a compreensão das interações proteína-ligante para a descoberta de medicamentos.

Abordagem inovadora automatiza a modelagem de regiões flexíveis de proteínas.

GTED oferece um jeito de comparar sequências genéticas usando representação em gráfico.

Um novo método simplifica a análise de grafos de conhecimento biomédico complexos.

Essa pesquisa sugere otimizar neurônios individuais pra melhorar a performance da IA.

Novas ferramentas melhoram simulações de sistemas biológicos complexos.

O modelo CELL-E melhora as previsões de onde as proteínas ficam dentro das células com base em sequências e imagens.

Explorando o potencial das células vivas para tarefas computacionais e circuitos genéticos avançados.

Um novo modelo pra gerar sequências biológicas e resolver quebra-cabeças complexos.

Novos algoritmos melhoram a decodificação em Modelos Ocultos de Markov Hierárquicos.

Uma olhada detalhada em como o ϕX174 controla a expressão gênica.

Apresentando o SQUARNA, um método promissor para prever estruturas secundárias de RNA.

Novos métodos melhoram a análise de interação gênica a partir de dados de sequenciamento de RNA de célula única.

IDUL melhora a eficiência na análise de dados genéticos complexos.

A*PA2 melhora a velocidade e a eficiência no alinhamento de sequências, ajudando na pesquisa genômica.

AFDB fornece insights importantes sobre estruturas de proteínas, ajudando na pesquisa e no desenvolvimento de medicamentos.

Um estudo investiga o papel dos indels na evolução dos mamíferos e no alinhamento de sequências de proteínas.

hictk facilita o trabalho com os formatos de arquivo Hi-C e Cooler para os pesquisadores.

WatGNN melhora as previsões de posição da água em torno das proteínas para resultados de pesquisa melhores.

Novos métodos de otimização estão transformando o design de proteínas para mais precisão e eficiência.

Os pesquisadores usam modelos generativos pra estudar estruturas de DNA não-B na genética.

Uma nova abordagem computacional melhora a modelagem das respostas mecânicas no tecido cerebral.

Novos métodos aumentam a velocidade da análise de dados genômicos usando SBWT e array LCP.

Novos métodos melhoram as previsões de caminhos de metabolitos usando aprendizado de máquina.

Um olhar sobre como os complexos de proteínas se formam e funcionam.

Uma nova ferramenta melhora o estudo das estruturas celulares e interações.

Um novo framework pra gerar gráficos usando representações discretas e modelos de transformer.

o iScore oferece um jeito mais rápido de prever a ligação de medicamentos a proteínas.

Instruções essenciais para preparar submissões para o Workshop de Biologia Computacional do ICML.

Lute melhora a precisão na estimativa de tipos de células ao levar em conta as variações de tamanho.

Uma nova abordagem melhora a comparação de proteínas, ajudando na pesquisa e descoberta de medicamentos.