3d molecules | BriefGPT - AI 论文速递

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BindGPT：基于语言建模和强化学习的可扩展三维分子设计框架
通过使用一种概念简单但强大的方法，在给定蛋白质的结合位点内创建 3D 分子，我们展示了一个新颖的生成模型 BindGPT。我们的模型能够联合生成分子图和构象，消除了额外的图重建步骤。我们将 BindGPT 在大规模数据集上进行预训练，并使用
PDFa month ago
基于结构的药物设计通过去噪体素网格
VoxBind 是一种基于评分的生成模型，通过蛋白质结构为条件，将分子表示为 3D 原子密度格点，并利用 3D 体素去噪网络进行学习和生成。与当前的最新技术相比，我们的模型更易训练，从中采样速度显著更快，并在广泛的计算机模拟基准测试中取得更
PDF2 months ago
用于多领域三维分子的统一几何学学习的等变预训练变压器
Equivariant Pretrained Transformer (EPT) 是一种新颖的预训练框架，旨在通过块增强表示统一多领域分子的几何建模，同时通过 E (3) 不变性进一步增强 Transformer 框架，通过块级预训练任务，
PDF5 months ago
具有混合概率传输的等变流匹配
通过引入几何流匹配，本文在特征稳定的概率动力学和同态建模之间提出了一个混合概率路径，用于 3D 分子的生成，并在多个分子生成基准测试中实现了更好的性能和平均 4.75 倍的采样速度提升。
PDF7 months ago
GraphVF：用变分流控制生成特定蛋白质三维分子
GraphVF 模型结合 2D 拓扑和 3D 几何学，实现了可控的 3D 分子生成，可生成具有定制化子结构和生理化学属性的绑定分子，并达到了最先进的绑定亲和力和逼真的亚结构布局。
PDFa year ago
MolNet: 预测分子属性的化学直觉图神经网络
该研究提出了一种基于 MolNet 的图神经网络（GNN）模型来获取三维分子的物理化学特性及其非化学键信息，同时该模型在 BACE 和 ESOL 数据集的分类和回归任务上皆表现出良好的性能。
PDF2 years ago