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

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

Um novo método melhora o design de moléculas parecidas com drogas.

Avanços na geração de moléculas usando novos métodos computacionais estão mudando a descoberta de medicamentos.

O TensorNet melhora as previsões moleculares usando representações tensorais eficientes.

Novas funcionalidades aleatórias melhoram as aplicações do coeficiente de Tanimoto em aprendizado de máquina molecular.

Explorando o impacto do iShiftML nas previsões precisas de deslocamentos químicos em RMN.

Um novo sistema simplifica o design molecular usando processamento de linguagem natural.

Explorando o impacto do aprendizado profundo geométrico nos processos de design de medicamentos.

Pesquisadores melhoram as previsões de ligação de medicamentos a alvos com gráficos de conhecimento multimodais.

O EquiformerV2 aumenta a precisão e a velocidade nas previsões de sistemas atômicos.

Uma nova abordagem melhora a geração de conformes moleculares para a descoberta de medicamentos.

Um novo método melhora simulações de dinâmica molecular usando aprendizado de máquina.

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

Este estudo analisa o efeito da repetição de experiências no desempenho dos GFlowNets.

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

Pesquisas mostram que os rocaglates têm um potencial massa pra atingir células de leucemia de maneira eficaz.

Pesquisadores melhoram métodos de triagem de drogas para doenças virais usando impressões digitais de grafos neurais.

Um novo método melhora as previsões de propriedades moleculares na descoberta de medicamentos.

Lambda-ABF simplifica os cálculos de energia livre para sistemas químicos e biológicos.

Usando aprendizado de máquina pra classificar medicamentos de forma eficaz pra melhores resultados no tratamento.

Apresentando p-valores conformais ponderados para uma seleção eficaz de candidatos em várias áreas.

Apresentando o PLANTAIN, um método rápido pra prever poses de ligantes na descoberta de medicamentos.

O ensaio de Cell Painting mostra como as células reagem a compostos, ajudando nas pesquisas de novos remédios.

Um novo método pra prever funções de proteínas usando texto descritivo em vez de rótulos.

Um novo método melhora o aprendizado de múltiplas instâncias, reduzindo o overfitting e aumentando o reconhecimento de características.

Uma olhada nas últimas técnicas de retrosíntese e seu impacto na descoberta de medicamentos.

Avaliando a eficácia do deep learning na precisão e plausibilidade do docking molecular.

O DiffHopp melhora a descoberta de medicamentos gerando estruturas moleculares novas para uma eficácia melhor.

Este estudo avalia GNNs avançadas para gerar gráficos moleculares de forma mais eficaz.

Um novo método melhora a retrosíntese usando técnicas de aprendizado por reforço offline-online.

Uma abordagem nova melhora a precisão das previsões na descoberta de medicamentos usando dados de bioatividade.

Novas ferramentas melhoram a eficiência e a precisão na pesquisa de cristalização de proteínas.

Este artigo fala sobre a importância de quinases de proteínas como a Abl1 na saúde e na doença.

ATM facilita prever a energia de ligação para descoberta de medicamentos.

DCMIX melhora a análise de dados de imagem de alta definição estimando a importância dos canais de forma eficiente.

StructRecon integra dados moleculares pra insights de pesquisa mais claros.

Pesquisadores desenvolveram o LOWESA pra simular sistemas quânticos de forma eficiente usando computadores clássicos.

Um modelo de aprendizado de máquina melhora as previsões de propriedades moleculares com eficiência.

Um novo método melhora as previsões usando um sistema gramatical hierárquico.