Artigos mais recentes para Descoberta de Drogas

Apresentando o SimpleSBDD, um método que simplifica a descoberta de medicamentos otimizando a afinidade de ligação.

A computação quântica pode mudar a pesquisa química e as simulações.

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

Esse estudo mostra como os GPCRs e as proteínas G interagem, o que é crucial para entender alvos de medicamentos.

Os métodos de IA estão mudando como os cientistas preveem propriedades moleculares para várias aplicações.

Um novo modelo, XPaiNN, melhora as previsões em química quântica usando abordagens de aprendizado de máquina.

Aprenda como HTS e machine learning moldam a pesquisa de proteínas.

Os princípios FAIR melhoram a gestão de dados e a colaboração na pesquisa científica.

A BALM usa aprendizado de máquina pra melhorar a precisão na descoberta de medicamentos.

Hot2Mol gera moléculas direcionadas para interromper interações de proteínas prejudiciais.

Explorando como a estrutura do grafo influencia as previsões em grafos de conhecimento biomédico.

Um olhar sobre os métodos mais recentes em cálculos de energia livre para melhores insights químicos.

Pesquisas mostram que LLMs têm potencial para gerar moléculas parecidas com medicamentos.

Explorando a mistura de aprendizado de máquina e mecânica molecular pra simulações melhores.

O PharmacoMatch usa aprendizado de máquina pra melhorar a eficiência da triagem de farmacóforos.

Explorando como a IA generativa tá moldando o futuro da química.

XMOL otimiza várias propriedades moleculares ao mesmo tempo, melhorando a clareza e a eficiência.

Novo método melhora a eficiência de amostragem usando funções de energia.

Um olhar sobre os microbiomas e sua importância na saúde através da metagenômica.

A-GFNs usam átomos pra criar novas moléculas semelhantes a remédios, melhorando a descoberta de medicamentos.

A IA tá mudando a forma como os pesquisadores criam células virtuais pra estudar processos biológicos.

Resíduos ionizáveis influenciam a função das proteínas e a descoberta de medicamentos por causa das suas propriedades de carga.

Fórmulas de produtos corrigidas melhoram a precisão nas simulações de sistemas quânticos.

Novo framework melhora o aprendizado de máquina focando em motivos moleculares e dados textuais.

O GATher melhora a previsão de alvos de medicamentos usando tecnologia avançada de gráficos.

Explorando a importância das estruturas G4 na medicina e na descoberta de medicamentos.

Um novo método para melhorar GNNs na análise molecular.

Uma nova abordagem no design de medicamentos melhora a compreensão da flexibilidade das proteínas.

Analisando a importância das interações proteína-ligante nas previsões de modelos.

O EMERALD-ID ajuda os cientistas a identificar pequenas moléculas em imagens de cryoEM.

A TACS ajuda os cientistas a criar moléculas estáveis com as propriedades desejadas.

Nerpa 2 conecta grupos de genes a peptídeos, melhorando a descoberta de medicamentos.

Um novo método melhora a previsão das propriedades moleculares usando SMILES.

PeptideCLM melhora a descoberta de medicamentos peptídicos prevendo propriedades com precisão.

A aprendizagem quântica combina computação quântica e descoberta de medicamentos pra achar soluções mais eficientes.

Pesquisadores desenvolvem modelos poderosos para analisar imagens de células e ajudar na descoberta de medicamentos.

Novos sistemas melhoram os dados de interação proteína-ligante para um design de medicamentos melhor.

BAPULM simplifica previsões de interações de medicamentos, acelerando o desenvolvimento de remédios.

MoleVers prevê propriedades moleculares com dados limitados, ajudando na pesquisa em medicina e materiais.

DockFormer melhora as previsões de como proteínas e pequenas moléculas interagem.