May, 2024

LightCPPgen: 细胞穿透肽有理设计的可解释机器学习流程

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TL;DR该研究介绍了一种创新方法，结合机器学习和优化算法，通过 LightGBM 预测模型和遗传算法系统地生成和优化细胞穿透肽（CPP）序列，从而有效提高 CPP 的可解释性和可理解性。
cell-penetrating peptidesde novo designmachine learningoptimization algorithmstranslocation capacity
发现论文，激发创造
  • PepGB: 通过图神经网络促进肽类药物发现

    利用深度学习技术，本文提出了 PepGB 和 diPepGB 两个深度学习框架，用于预测肽蛋白相互作用关系，以促进肽类早期药物发现，提高目标识别和化合物发现过程中的效率。

    Jan, 2024

  • 基于图形的主动机器学习方法用于生成和选择多样和新颖的抗菌肽

    本篇论文旨在利用一种基于机器学习的框架快速有效地筛选出新的抗菌肽，其中利用了基于循环神经网络和基于图形的过滤器，从而显著减少湿实验的次数和时间成本。

    Sep, 2022

  • 集成深度学习与合成生物学：通过 N - 末端编码序列增强基因表达的共设计方法

    利用深度学习与合成生物学协同设计的少样本训练工作流程，为 NCS 优化引入了一种新方法，通过 k 最近邻编码和 word2vec 对 NCS 进行编码，利用注意机制进行特征提取，构建时间序列网络预测基因表达强度，并通过直接搜索算法在有限训练数据中确定最佳 NCS。对 Bacillus subtilis 表达的绿色荧光蛋白进行测试，结果显示该方法生成的 NCS（MLD62）能使 GFP 的平均表达量增加 5.41 倍，优于当前最先进的 NCS 设计。通过进一步实验，我们还证明了工程化的 NCS（MLD62）能够有效提高 N - 乙酰神经氨酸酸的产量，并提升关键限速基因 GNA1 的表达，证明了其实际的实用性。我们已经开源了 NCS 表达数据库和实验流程供公众使用。

    Feb, 2024

  • CRISPR-GPT: 基因编辑实验自动设计的 LSTM 代理

    介绍了 CRISPR-GPT，一个加强了领域知识和外部工具的 LLM 代理，用于自动化和增强 CRISPR 基因编辑实验设计过程，并展示了其对非专业研究人员进行基因编辑实验的潜力和有效性，同时探讨了自动化基因编辑设计的伦理和法规问题。

    Apr, 2024

  • 人类可理解的基因组尺度代谢网络主动学习

    合成生物学中，ILP-iML1515 是一种基于归纳逻辑编程的机器学习框架，通过逻辑推理和学习从实验样本中更新基因组规模代谢模型的新逻辑结构，以有效探索宿主细胞系统的假设空间并引导实验设计，从而降低学习基因功能的实验成本。

    Aug, 2023

  • 遗传探索引导深度分子优化

    本文介绍一种基因专家引导学习法（GEGL）的新框架，用于培训深度神经网络（DNN）生成高奖励分子，结果表明 GEGL 在优化中显著优于现有方法。

    Jul, 2020

  • 基于图形的深度生成模型用于新型 PROTAC 设计

    通过生成模型和加强学习，我们展示了在缺少数据的情况下，如何基于 PROteolysis TArgeting Chimeras（PROTACs）的特性设计出一类具有卓越的蛋白质降解能力的新型分子。

    Nov, 2022

  • 通过强化学习进行基于蛋白质靶点特异性支架抑制剂的设计

    本文提出了一种新颖的框架，名为 3D-MolGNN$_{RL}$，结合了强化学习和基于 3D 骨架的深层生成模型，在优化多个特征的同时，通过并行图神经网络模型自动构建具有特定蛋白质活性的靶向分子，以使药物研发中的分子设计更快更高效。

    May, 2022

  • 使用潜空间近似轨迹收集器进行靶向特定肽段设计

    本文提出了一种基于机器学习和潜在空间的肽设计结构，称为 LSATC，通过优化轨迹来近似表示潜在空间中期望性质的肽分布。我们通过设计能够针对 Beta-catenin 的肽扩展来展示模型，结果表明相比于随机采样器，LSATC 在肽的可靠结合度和亲水性方面具有更好的性能，并且在选定的四个肽样本实验中，LSATC 设计出的肽均具有更好的 Beta-catenin 结合性能。

    Feb, 2023

  • PPFlow：具有扭转流匹配的目标感知肽设计

    基于条件流匹配对环面进行建模的针对靶向感知的肽设计方法 PPFlow 填补了人工智能辅助肽药物发现领域的不足，并通过建立名为 PPBench2024 的蛋白 - 肽结合数据集以填充大规模数据空白，实验证明 PPFlow 在肽药物的生成和优化等任务上具有领先水平的性能，并且可以推广到其他任务，包括对接和侧链装配。

    Mar, 2024