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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.

Uma nova abordagem pra desenhar moléculas com base em efeitos celulares.

PocketXMol unifica abordagens de tarefas moleculares pra melhorar o design de drogas e a análise molecular.

As atualizações do DeepChem facilitam para os cientistas gerarem novas moléculas.

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.

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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.