Artigos mais recentes para Biologia Computacional

Alpha Flow-Lit melhora a geração de formas de proteínas, aumentando a eficiência e a precisão.

Uma nova abordagem melhora como os cientistas conciliam árvores genealógicas e árvores de espécies.

Uma nova abordagem pra simular reações químicas e expressão gênica.

HERMES prevê os efeitos de mutações em proteínas, ajudando na pesquisa médica e no desenvolvimento de medicamentos.

Um novo método usando ângulos diedrais pode melhorar as previsões de estrutura de proteínas.

Novas técnicas de contagem melhoram a análise de grandes conjuntos de dados genômicos.

Uma abordagem nova que combina IA e técnicas quânticas busca simplificar o design de proteínas.

Explorando a importância e as aplicações dos poderes de folhas na teoria dos grafos.

O Pool PaRTI melhora a análise de proteínas ao aprimorar a representação dos dados e a percepção biológica.

Esse artigo apresenta um método para modelar a atividade neural usando RNNs de baixa classificação.

Uma nova ferramenta para criar sequências de RNA baseada nas suas formas.

Estudo revela comportamentos complexos das larvas de moscas-frutas em resposta ao ambiente.

Investigando como as condições de lotação afetam o movimento e a interação de proteínas nas células.

A evolução do AlphaFold melhora as previsões precisas da estrutura de proteínas para a ciência e a medicina.

Pesquisas esclarecem o comportamento dos microtúbulos e seu papel nos processos celulares.

O algoritmo ReconcILS melhora a precisão na comparação de árvores genéticas e árvores de espécies.

Analisando como definir e identificar a morte celular em sistemas biológicos.

Uma nova técnica melhora a compreensão das mutações na evolução viral.

Um novo modelo melhora as previsões de onde as proteínas se ligam, ajudando na descoberta de medicamentos.

Novas ferramentas melhoram as previsões de estrutura do RNA e ajudam a identificar homólogos falsos.

Novas descobertas sobre a habilidade do AlphaFold em prever estruturas de proteínas e suas limitações.

NeKo facilita o processo de criar redes de interação biológica usando dados e conhecimento.

Chai-1 prevê as formas de biomoléculas, melhorando o design de medicamentos e a pesquisa biológica.

Um método novo melhora a previsão de interação entre drogas e alvos usando técnicas de machine learning.

KinPFN usa aprendizado profundo pra acelerar a análise de dobramento de RNA.

PSALM melhora previsões de domínio de proteínas usando técnicas de modelagem inovadoras.

Descubra como consultas de subgráfico melhoram a análise de gráficos e previsões de dados.

A Carafe melhora a detecção de peptídeos em estudos DIA através da geração inovadora de bibliotecas espectrais.

ARROW-Diff gera gráficos grandes e realistas de forma eficiente usando caminhadas aleatórias.

Analisando os motivos neurais em C. elegans revela insights sobre a função do sistema nervoso.

Este estudo avalia métodos para prever como peptídeos mutados se ligam a proteínas.

Cientistas usam aprendizado de máquina pra identificar enzimas que quebram o lixo plástico.

Um novo método para gerar peptídeos com entrada de sequência única melhora a descoberta de medicamentos.

Um novo método melhora as previsões da expressão gênica usando redes regulatórias de genes.

O SOFA integra variáveis guia pra melhorar a análise de dados multi-ômicos.

Novas estratégias melhoram a velocidade e a precisão no processamento de DNA de longas sequências.

Uma olhada nos desafios de reconstruir sequências ancestrais através de deleções.

O FilmCPI melhora a descoberta de medicamentos ao resolver o desequilíbrio de dados e aumentar a eficiência das previsões.

Novo modelo de deep learning BPfold melhora previsões de estrutura de RNA.

Descubra como a aprendizagem ativa otimiza experimentos em pesquisas biológicas.