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Novas técnicas melhoram a identificação de candidatos a medicamentos ao capturar a flexibilidade das proteínas.

A Unico melhora a análise de dados genômicos complexos com uma abordagem flexível.

Os métodos de K-mer têm um papel chave nos estudos genômicos e na análise de dados.

Uma nova abordagem para classificação de grafos usando recursos espectrais melhora a precisão e simplifica a análise.

Esse estudo avalia métodos para estimar as proporções de tipos celulares em dados de RNA-seq.

A velocidade do RNA ajuda a entender como as células evoluem analisando a expressão gênica.

Explore as complexidades das relações evolucionárias através de redes filogenéticas.

Pesquisadores criam um modelo de computador híbrido pra estudar as respostas de tumores a medicamentos.

Um estudo revelando diferenças importantes nas ferramentas de análise de dados de scRNA-seq.

Um método que combina redes com regressão linear melhora as previsões em conjuntos de dados complexos.

Um novo método melhora a análise de árvores genealógicas através da geometria tropical.

Novas estruturas de grafo melhoram o estudo da diversidade genômica e o processamento de dados.

Pesquisas mostram como os códigos de melhoradores moldam as identidades celulares entre as espécies.

ModDotPlot melhora o estudo de sequências complexas de DNA com velocidade e precisão.

Um novo método melhora as previsões de como os medicamentos interagem com alvos, economizando tempo e recursos.

Novos métodos melhoram a compreensão da ligação e eficácia de medicamentos.

Um novo método melhora as informações de conjuntos de dados biológicos complexos.

GPSE melhora o desempenho do modelo gráfico através de codificações aprimoradas e transferência de conhecimento.

Um novo modelo melhora a geração de sequências de proteínas usando abordagens baseadas em grafos.

Um novo modelo melhora a análise de proteínas para um desenvolvimento de medicamentos mais eficaz.

Um olhar profundo sobre as proteínas, sua estrutura e importância na ciência.

Explore como simulações de dinâmica molecular revelam o comportamento e as interações das proteínas.

A pesquisa foca em métodos para prever estruturas de proteínas a partir de sequências de aminoácidos.

Uma visão geral das estruturas de proteínas e sua importância na biologia.

Essa pesquisa melhora os métodos de estimativa pra entender redes complexas.

Uma nova abordagem melhora a precisão na previsão de informações genéticas que estão faltando.

Pesquisadores melhoram a compreensão das proteínas usando um novo modelo de simulação.

Uma nova ferramenta melhora a análise de células únicas enquanto reduz os custos para os pesquisadores.

Pesquisadores desenvolveram o libLEARNA pra melhorar a criação de ribosswitches usando métodos computacionais.

regulAS simplifica a análise de dados de expressão gênica para os pesquisadores.

Pesquisadores melhoram modelos de computador do sistema imunológico usando máquinas de estados finitos ponderadas.

Pesquisadores introduzem pontuações pra avaliar a qualidade das incorporações de regiões genômicas.

Um método mais rápido e preciso para analisar as relações entre espécies usando sequenciamento de DNA.

Um novo modelo reformula o design da espinha dorsal de proteínas para uma geração de estrutura melhor.

Uma nova abordagem aumenta significativamente a eficiência e a precisão da contagem de subgrafos.

AF_unmasked melhora as previsões de estrutura de proteínas ao integrar modelos e dados experimentais.

Estudo revela como o tamanho e a quantidade de introns afetam as previsões de sítios de splicing em Arabidopsis.

Pesquisas revelam interações genéticas que podem melhorar estratégias de tratamento do HIV.

Métodos de docking local melhoram a modelagem de estruturas de proteínas em estudos de crio-EM.

O CellWalker2 melhora muito a análise e a rotulagem de dados de células únicas.