用于有针对性分子发现的对称适应的 3D 点集生成

Jun, 2019

Symmetry-adapted generation of 3d point sets for the targeted discovery of molecules

Niklas W. A. Gebauer, Michael Gastegger, Kristof T. Schütt

TL;DR利用深度学习的生成模型对分子和材料进行快速的预测，同时引入了一种能够识别非键合作用和立体异构体，并且能够偏向于小 HOMO-LUMO 间隙分子生成的生成式神经网络。

Abstract

deep learning has proven to yield fast and accurate predictions of quantum-chemical properties to accelerate the discovery of novel molecules and

发现论文，激发创造

使用可变自编码器学习分子的三维结构，实现对分子结构的建模，生成具有结构和组成合法性的分子结构

Oct, 2020

本篇论文提出了一种基于条件生成神经网络的三维分子结构的设计方法，该方法不依赖于化学键，并能针对特定分布生成新颖分子，同时能够逆向设计并发现稳定的分子，在多种电子性质方面提高了生成效能。

Sep, 2021

本文提出了 Geom3D，一个平台，用于比较分子的不同几何表示方法之间的效果差异，并提供了 16 种先进的对称性信息的几何表示模型和 14 种几何预训练方法，以帮助有兴趣探索科学问题的机器学习研究人员消除障碍，并提供有价值的指导。

Jun, 2023

本文介绍了一种新型的深度卷积神经网络结构，它通过在三维空间中顺序放置原子来生成分子平衡结构，该模型估计分子配置的联合概率，并演示了其可以在 C$_7$O$_2$H$_{10}$ 的同分异构体中生成接近平衡的分子。

Oct, 2018

该研究提出了一种基于概率模型和欧几里得距离几何学的分子生成模型，并且在分子构象生成的新基准测试中显示其具有最先进的准确性；最后，展示了如何将该模型用作重要采样方案中的提议分布来计算分子属性。

Sep, 2019

本研究使用基于深度图神经网络的方法，通过从二维分子图中直接学习，以及通过使用低成本构象集合，预测量子化学性质中的 HOMO-LUMO 能隙，并在 2021 KDD Cup 中表现出良好性能。

Jun, 2021

运用机器学习技术设计了量子神经网络，该网络明确地结合了大量具有物理相关性的对称性，以预测原子势能和原子力的潜在能量表面。研究结果表明，凭借几何量子机器学习框架，分子力场的生成可以从中获益，并且化学系统对于发展和应用先进量子机器学习工具具有丰富的应用潜力。

Nov, 2023

本研究基于 3D 等变扩散模型实现有标的分子设计，并提出了一种综合的评估框架来评估样本分子的质量，实验结果表明，该模型能够更好地生成具有更逼真的 3D 结构和更好的与蛋白靶点的亲和力，而且在不重新训练的情况下能够提高结合亲和力排名和预测质量。

Mar, 2023

提出了一种基于机器学习的方法 GeoMol，可以生成分子的 3D 构象，并且相较于一些开源、商业或者最先进的机器学习模型表现更为出色，同时具有过程全自动化的特点。

Jun, 2021

利用具有对称不变层的神经网络生成 Euclidean 距离矩阵，并使用其构建了一个 Wasserstein GAN，可以一次性生成具有三维嵌入的分子结构。

Oct, 2019