Artigos mais recentes para Descoberta de Drogas

Um novo método acelera a busca por itens valiosos em grandes conjuntos de dados.

A UniCorn integra diversos métodos de pré-treinamento pra aprender representações moleculares de forma eficaz.

Misturando tecnologia quântica e NMR para entender moléculas.

Novo modelo de IA LDMol melhora a geração de moléculas usando descrições em texto.

Novos métodos melhoram a qualidade e a diversidade na coleta de dados científicos.

Explorando como as proteínas mudam de forma e função nos processos biológicos.

Um novo framework melhora as previsões de propriedades moleculares com dados limitados.

Descubra como o aprendizado de máquina transforma a pesquisa de quinases e a descoberta de medicamentos.

CryoSPHERE melhora a reconstrução da forma de proteínas a partir de imagens de cryo-EM usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora as funções das proteínas para a indústria e medicina.

Pesquisas recentes melhoram as previsões de biomoléculas com metais de transição para a descoberta de medicamentos.

FusionDTI melhora as previsões de interações entre drogas e alvos para um desenvolvimento de medicamentos mais eficaz.

UdanDTI melhora as previsões de como os remédios interagem com as proteínas.

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.