Explore l'application de modèles générateurs profonds dans la découverte de médicaments, en mettant l'accent sur la conception de petites molécules et l'optimisation des structures moléculaires.
Explore les médicaments à petites molécules pour les maladies infectieuses, couvrant les taux de mortalité mondiale, les blessures virales et bactériennes, les agents antiviraux et antibactériens, et le développement d'inhibiteurs de COX2.
Déplacez-vous dans la base moléculaire des maladies génétiques, en discutant d'exemples spécifiques comme la Phénylcétonurie et l'hémophilie A, et le développement de médicaments à petites molécules pour les troubles génétiques.
Introduit des médicaments à petites molécules pour le traitement du cancer, couvrant la découverte de médicaments, les mécanismes d'action et le développement historique d'agents anticancéreux.
Explore l'ingénierie des protéines, les méthodes de dépistage, les propriétés des échafaudages, la conception computationnelle et l'évolution continue des biomolécules.
Explore les transitions électroniques en photochimie, couvrant HOMO-LUMO, charge-transfert, règles de sélection, solvatochromisme et couplage vibronique.
Déplacez-vous dans le Big Data en neurosciences, en analysant les grands ensembles de données et en abordant les défis de l'organisation, de la normalisation, de l'intégration et de la visualisation des données.
Explore l'ingénierie des protéines, la conception informatique et le criblage des bibliothèques de protéines pour générer de nouvelles protéines avec les fonctions souhaitées.
Explore les grands thèmes de la biologie, en mettant l'accent sur les transformations énergétiques au sein des systèmes cellulaires et le rôle crucial de l'adénosine triphosphate (ATP).
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
