Dec, 2020

钻研分子合成 DAG 图的搜索方法

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TL;DR本论文介绍了一种调用化学反应生成分子的生成模型，并以优化分子合成为目标来提高模型可生成性能。
moleculeschemical reactionsgenerative modelsynthesisoptimization
发现论文，激发创造
  • 一种搜索可合成分子的模型

    本篇论文提出了一种新的分子生成模型，模拟了现实中的制备过程，可以通过选择初试反应物（从商业上可获得的分子池中选择），使用反应模型来预测它们之间的反应生成新的分子，同时可以考虑化合物的性质和合成路径的可行性，通过解决反合成问题，预测出一组可以产生目标产品的反应物。

    Jun, 2019

  • 生成模型提出的分子可合成性

    新型深度学习算法在提高新药发现效率方面表现出色，但其缺乏可合成性的信息，导致其合成难度大幅上升，需要新算法的开发来加以解决。

    Feb, 2020

  • 学习有向无环图模型混合

    本文通过 Cheeseman-Stutz 渐近逼近和 Expectation-Maximization 算法的结合，提出了一种有效的方法来学习混合有向无环图模型（MDAGs），并探讨了参数和模型结构的搜索问题。

    Jan, 2013

  • 基于支架的分子设计使用图生成模型

    本研究提出了一种基于 scaffold 的分子生成模型，通过顺序添加顶点和边来生成分子图，可以在保证给定 scaffold 的同时控制生成分子的多种性质。

    May, 2019

  • SynFlowNet: 朝着具备保证的合成途径的分子设计

    基于生成模型的分子生成模型在药物发现方面取得了突破。通过使用具有化学验证的反应和反应物的动作空间，SynFlowNet 模型能够构建具有合成可行性的新分子，并且在多样性和高效性方面表现出色。

    May, 2024

  • 深度学习在分子设计中的应用 - 现状综述

    文献的主要内容是深度生成建模技术被应用于分子生成和优化，包括使用递归神经网络、自动编码器、生成对抗网络和强化学习等四种技术，并探讨了这些技术的数学基础和优缺点，内容涉及到分子表示和设计中的多个方面。

    Mar, 2019

  • 自底向上综合规划和可合成分子设计的摊销树生成

    本文通过采用基于马尔可夫决策过程的条件合成路径生成的分散方法及神经网络模型，解决了分子设计和合成规划两个问题，并成功实现了从底层开始的综合规划和设计合成方法。

    Oct, 2021

  • 可微脚手架树用于分子优化

    提出差分可伸展树（DST）模型，基于学习知识网络将离散化化学结构转化为局部可微分的结构，并通过图神经网络（GNN）反向传播导数，实现了化学图结构的基于梯度的优化，且优化结果具有有效性和样本效率，并且学习到的图形参数可以提供有助于领域专家理解模型输出的解释。

    Sep, 2021

  • 分层图到图分子翻译

    本文重点研究了药物发现方面的自动优化工具，并且提出了一种基于图像及其翻译方法的分子优化技术，利用其原子级编码和自回归图形解码器解决分子结构中的多个技术挑战。同时，我们的模型在多项任务中显著优于现有的基准模型。

    Jun, 2019

  • 通过图卷积网络生成分子

    本文介绍了一种基于图卷积网络模型和输入归因方法的自动生成新分子方法，解决了药物设计中如何确定哪些分子的哪些方面对其最终活性 / 性能是更有影响力的问题。同时也探讨了过度优化和适用性两个问题的应用实例。

    Jan, 2022