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基于知识强化的生成模型改进分子生成与药物发现
通过建立一个名为 K-DReAM 的知识增强生成模型的框架,该研究提出了一个创新方法,以填补生成模型与广泛生物医学知识之间的差距,利用知识图谱的语义信息引导扩散模型,并结合生成模型的功能扩展,从而产生具有特定特征且具备有效性和可合成性的新药
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5 months ago
基于对接的生成方法在寻找新药候选物中的应用
综述了基于分子对接的生成模型的研究进展和最有前景的发展方向。
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7 months ago
可解释的深度输入通道混合对高内容成像的学习通道重要性
利用多光谱信息解读细胞生物学的某个方面的一种新方法,介绍了 DCMIX,一种轻量级、可扩展且端到端可训练的混合层,能够在保留基于深度学习的方法优点的同时学习到与生物相关的通道重要性,通过 MNIST 和 RXRX1 数据集的大量实验验证了
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10 months ago
ICML
利用整合的人类遗传证据进行临床结果预测的贝叶斯张量分解
利用多种人类遗传证据集成的贝叶斯张量分解模型可以提高药物临床结果预测的准确性。
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2 years ago
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