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GlycoNMR: 使用图神经网络预测糖类 NMR 化学位移的数据集和基准
分子表示学习(MRL)是一种将分子转化为数值表示并保留其化学特性的功能强大的工具,在机器学习和化学科学之间架起了桥梁。在糖科学领域,MRL 方法的探索相对较少,这主要归因于糖特定数据集的有限可用性和缺乏针对糖数据所提出的机器学习流程。为了解
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7 months ago
使用 E (3) 等变图神经网络预测碳水化合物核磁共振化学位移
利用 E (3) 等变图神经网络预测碳水化合物核磁共振光谱,并取得了显著的平均绝对误差降低,为了加速制药应用、生物化学和结构生物学的研究,提供更快速、可靠的分子结构分析,进一步迈向一个数据驱动的光谱学新时代。
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8 months ago
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