Artigos mais recentes para Descoberta de Drogas

Um estudo sobre como melhorar modelos de previsão de medicamentos para melhores terapias contra o câncer.

Esse método melhora a análise celular através do reconhecimento de padrões incomuns, melhorando a compreensão do tratamento.

Pesquisas usando FragLites revelam locais de ligação importantes em complexos CDK-ciclina.

O impacto da brachyury no câncer, especialmente no cordoma, revela novas possibilidades de tratamento.

Um novo framework que integra computação quântica com métodos clássicos pra um desempenho melhor em problemas complexos.

Modelos de proteínas melhoram nossa capacidade de prever as funções e estruturas das proteínas.

Uma nova abordagem dá explicações claras para classificações de gráficos.

Combinar aprendizado de máquina com OFDFT melhora a eficiência e a precisão da análise molecular.

Usando IA pra melhorar a identificação de alvos de medicamentos e reduzir os custos de descoberta.

Novos métodos oferecem insights sobre interações de proteínas e os impactos de mutações.

Microorganismos oferecem um caminho para produtos químicos valiosos para a medicina e a agricultura.

Um novo método melhora a eficiência no design de medicamentos e materiais.

O T-Rex combina modelos de linguagem e gráficos pra melhorar as previsões de retrosíntese na química.

O aprendizado de multi-similaridade em gráfico melhora a descoberta de medicamentos através de relações moleculares flexíveis.

Esse estudo explora técnicas de aprendizado de máquina pra encontrar novos candidatos a coagulantes.

Usando computação quântica analógica pra melhorar previsões de moléculas de água em torno de proteínas pra design de medicamentos.

Uma nova abordagem pra melhorar a otimização em cenários complexos usando simulações.

Um novo framework melhora a previsão de candidatos a medicamentos na pesquisa biomédica.

Uma nova abordagem combina busca de evidências com previsões na descoberta de medicamentos.

Novos métodos tão mudando a forma como os cientistas estudam estruturas moleculares e suas aplicações.

Uma nova abordagem usando aprendizado profundo pra identificar antibióticos eficazes contra bactérias resistentes.

Pesquisadores apresentam o registro de nuvem de pontos pra uma comparação melhor das estruturas biomoleculares.

Uma olhada na evolução e nas aplicações da teoria de cluster acoplados na química quântica.

A IA tá mudando a forma como novos medicamentos são descobertos, focando em tratamentos pra câncer.

Um novo método melhora o desempenho do modelo gráfico usando ambientes hierárquicos.

A pesquisa investiga pequenos organismos pra melhorar o tratamento de problemas de saúde mental.

Novo conjunto de dados e método de previsão impulsionam a pesquisa de interação droga-alvo.

REMO melhora a compreensão molecular através de um aprendizado inovador baseado em reações.

Descubra como o acoplamento molecular e a computação quântica melhoram o desenvolvimento de medicamentos.

Novos métodos melhoram a precisão na previsão de interações proteína-ligante.

Os cientistas usam métodos computacionais pra melhorar a análise da seletividade de ligação de medicamentos.

As formas moleculares impactam o design de medicamentos e as interações.

Sort Slice melhora a forma como os dados químicos são processados usando impressões digitais de conectividade estendida.

Um novo modelo melhora a compreensão das interações das proteínas em diferentes contextos biológicos.

Esse artigo explora como a previsão conformal melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.

Apresentando o HeMeNet pra aprendizado multitarefa de proteínas de forma eficiente usando estruturas 3D.

PLINDER melhora a descoberta de medicamentos através de conjuntos de dados aprimorados de interação proteína-ligante.

Essa biblioteca oferece um jeito eficiente de calcular impressões digitais moleculares para químicos.

FraGNNet melhora a previsão de espectros de massa pra uma identificação de compostos melhor.

Um novo método melhora a análise de proteínas através de dados aprimorados de difração de raios X.