Oct, 2023

自然丰度中同位素转动光谱的 3D 结构确定的反射等变扩散

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TL;DR使用 KREED（Kraitchman 反射等变扩散）模型，可以根据分子公式、转动惯量和未签名的同位素置换坐标来推断分子的完整三维结构，该模型在 QM9 和 GEOM 数据集上以 > 98% 的准确率确定了正确的三维结构，并且在实验测定的取自文献的置换坐标测试集中，KREED 在 33 个案例中的 25 个案例中预测出正确的全原子三维结构，证明了其在旋转光谱学中的实验适用性。
structure determinationrotational spectroscopyisotopic substitution coordinateskreed3d structure
发现论文，激发创造
  • 联合等变扩散方法的晶体结构预测

    DiffCSP 是一种新颖的扩散模型，它通过使用周期性 E (3)- 等变去噪模型联合生成晶体的晶格和原子坐标，以更好地建模晶体几何结构，并在计算成本更低的情况下显著优于现有的结晶结构预测方法，包括从头开始的晶体生成。

    Jul, 2023

  • 目标感知分子生成和亲和力预测的 3D 等变扩散

    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

  • 使用面向对象的等变基元反应扩散模型生成准确的转化态

    通过开发基于 SE (3) 等变扩散模型的目标感知模型，可以更快速准确地研究反应的过渡态结构，从而揭示其反应机制和反应网络。

    Apr, 2023

  • 双生子在旋转光谱学中：旋转谱能唯一鉴别一种分子吗？

    摘要：通过旋转谱学的旋转谱线可准确确定气相分子的结构，并通过引入一个漏斗式方法搜索具有相似旋转谱线但分子结构截然不同的分子双胞胎，以解决旋转谱线与分子结构的反问题。结果表明，某些分子双胞胎可以通过提高理论方法的准确性或进行附加实验来区分。

    Apr, 2024

  • SE (3) 不变空间中的扩散过程

    通过微分几何的视角，本研究对 SE (3) 不变空间中的扩散机制进行了数学界定，揭示了坐标与点间距流形之间的相互作用行为，并提出了准确且无需投影的扩散 SDE 和 ODE 公式，从而提高了生成路径的性能和速度，并为其他包含 SE (3) 不变性的系统提供了有价值的见解。

    Mar, 2024

  • 借助扩散模型的光谱引导下对无序材料的三维结构发现

    通过扩散模型，我们提出了一个基于生成式机器学习的新框架，用于从目标性质预测无序材料的三维结构。我们应用该模型来识别非晶碳的原子结构，通过 XANES 光谱引导条件生成，并展示了其生成大规模结构的能力。这一工作极大地弥合了材料表征和原子结构确定之间的差距，并可用于探索各种材料性质的材料发现。

    Dec, 2023

  • DiffuseIR: 用扩散模型重建等向性三维显微图像

    使用扩散模型的无监督等距重建方法能够将低轴向分辨率的显微成像重建为高轴向分辨率的结果，无需重新训练，这个方法在电镜数据实验中实现了最新技术的表现甚至可以与监督方法竞争。

    Jun, 2023

  • 对于将扩散模型应用于反向合成，对准是关键

    通过对易变去混噪器的松弛要求，我们提出了一种新的去混噪器，最大限度地提高了反合成模型的表达能力和适用性。在 USPTO-50k 数据集上，我们的新模型实现了最高的 top-1 准确率（54.7%），同时在小扩散步数的情况下展示了灵活的后期训练条件和优质的样本质量，突显了交互式应用和多步规划的额外控制的潜力。

    May, 2024

  • 无参考各向同性三维电子显微重建

    基于扩散模型的框架实现了逆转因成像模态的特性而导致各向异性轴向分辨率的挑战，且无需参考数据或先验知识，通过利用 2D 扩散模型持续重建 3D 体积，在高度下采样数据中表现出优越性，并通过在两个公共数据集上的实验，证明了与监督学习方法相比利用生成先验的鲁棒性和优势。此外，还证实了自监督重建方法可以在无训练数据的情况下恢复单个各向异性体积。

    Aug, 2023

  • 药物设计中的扩散模型

    扩散模型在 3D 分子生成方面已经成为强大的工具，特别是在药物发现领域。这篇综述着重于定制 3D 分子生成的扩散模型的技术实现，比较了各种用于分子生成任务的扩散模型的性能、评估方法和实现细节，并探讨了扩散模型在药物设计以及与计算化学相关的领域的应用。

    Jun, 2024