3 noticias
¿Prefieres una respuesta redactada? Pregunta a IA para hoy.
Google DeepMind, en colaboración con EMBL-EBI, ha expandido la base de datos AlphaFold de 1 millón a más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas…
Por qué importaEste hito amplifica el acceso a información estructural de proteínas a escala sin precedentes, reduciendo años de investigación a segundos…
Google DeepMind y EMBL-EBI anuncian que la base de datos AlphaFold Protein Structure Database ha alcanzado más de 200 millones de predicciones de estructuras…
Por qué importaEl acceso abierto a 200 millones de estructuras acelera exponencialmente el descubrimiento científico en biología, farmacología y medicina…
Investigadores del Wu Lab de Harvard Medical School, en colaboración con científicos del Max Planck Institute y EMBL en Alemania, utilizaron AlphaFold para…
Por qué importaEl poro nuclear es una estructura crítica que actúa como guardián de lo que entra y sale del núcleo celular, y su comprensión completa podría abrir…
