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

As funções de onda neurais e os Pfaffianos melhoram as previsões da química quântica de forma significativa.

O método COMPASS resolve problemas de ruído em docking molecular, melhorando a descoberta de medicamentos.

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.

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.

Uma nova abordagem melhora a compreensão dos efeitos de drogas nas células.

O InvMSAFold gera sequências de proteínas diversas enquanto mantém a integridade estrutural.

qFit-ligand melhora a compreensão das formas dos ligantes e interações com proteínas.

TrustAffinity melhora as previsões de ligação de drogas e avalia a incerteza de forma eficaz.

Uma nova abordagem usando conhecimento aumenta a eficiência na aprendizagem a partir de grafos relacionais.

Uma nova abordagem ajusta modelos de difusão pra alinhar melhor com as preferências dos usuários.

Avanços em técnicas genéticas ajudam a descobrir as funções dos genes em bactérias nocivas.

Cientistas usam aprendizado de máquina quântico pra simular o comportamento das moléculas de forma precisa e eficiente.

A estrutura T-Hop usa informações de caminhos pra fazer previsões melhores na descoberta de medicamentos.

Uma olhada em como a otimização bayesiana enfrenta desafios de alta dimensão.

Uma nova visão sobre desafios de otimização envolvendo probabilidades.

Novo modelo generativo melhora a criação de candidatos a medicamentos usando técnicas de aprendizado profundo.

FragLlama adapta modelos de linguagem para design molecular inovador e descoberta de medicamentos.

Explorando métodos quânticos pra calcular energias moleculares usando hidrogênio como modelo.

A pesquisa revela caminhos compartilhados na doença de Parkinson genética e idiopática.

Um novo conjunto de dados acelera as previsões de propriedades moleculares para o design de medicamentos.

Pesquisadores usam decodificação especulativa pra aumentar a velocidade e eficiência nas previsões químicas.

Novas abordagens em design de medicamentos priorizam a sinteticidade das moléculas pra ter resultados melhores.

O PDGrapher prevê alvos genéticos para estratégias de tratamento eficazes com medicamentos.

CLP transforma dados moleculares em strings pra melhorar a descoberta de medicamentos.

Um novo método melhora as previsões na descoberta de medicamentos e no design de materiais usando ruído consciente de química.

Pesquisadores estão usando o LIMO pra criar moléculas especializadas pra medicina.

SeqHT otimiza simulações quânticas simplificando cálculos complexos pra melhores resultados.

Uma olhada em novos métodos para prever interações moleculares e ligação de drogas.

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

Um novo método melhora a eficiência na testagem de compostos na descoberta de medicamentos.

UniMoT combina ciência molecular com processamento de linguagem pra uma análise mais top.

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

Pesquisadores melhoram técnicas de computação quântica pra simular moléculas com mais precisão.

CELL-Diff melhora a imagem de proteínas e a previsão de sequências para pesquisas biológicas.

Novos descritores melhoram as previsões de compostos químicos na descoberta de drogas e na ciência dos materiais.

Pesquisa revela mecanismos de tolerância a antibióticos em bactérias que causam tuberculose.