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Un nouveau benchmark et modèle unifiés pour modéliser les changements conformationnels de l'ARN, au-delà des structures statiques.
Un modèle de langage protéique entraîné sur 54 millions d'IDR, combiné à une méthode RL-SAE, permet de concevoir des séquences désordonnées fonctionnelles de façon contrôlable.
Un framework domain-agnostic fondé sur la factorisation prédictive orthogonale unifie l'apprentissage de modèles du monde sur sept domaines distincts.