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FusionDTI: 利用令牌级融合进行细粒度的药物靶标相互作用发现
本研究提出了一种名为 FusionDTI 的新模型，通过使用 SELFIES 表示药物和结构感知的目标蛋白质词汇，以及利用预训练的语言模型捕捉复杂信息，有效地学习药物 - 靶蛋白交互的细粒度信息，并在三个著名基准数据集上展现出与七种现有模型
PDFa month ago
利用隐性溶剂机器学习势预测溶剂自由能
通过参数化隐式溶剂机器学习模型来准确预测包括水合自由能在内的小有机分子相互作用，为药物设计和污染物建模提供一个比传统原子模型更准确且计算成本更低的方法。
PDFa month ago
通过强化学习对语言模型进行微调以提升精确目标分子生成
本研究采用创新的全新药物设计策略，利用语言模型的能力为特定蛋白质设计有针对性的药物。我们采用强化学习框架和近端策略优化对模型进行优化，获得生成适用于蛋白质靶点的药物的策略。通过融合药物 - 靶点相互作用和分子有效性的综合奖励函数，我们的方法
PDF2 months ago
ACEGEN：生成化学代理的强化学习方法在药物发现中的应用
近年来，强化学习（RL）作为一种有价值的药物设计工具逐渐崭露头角，为提出和优化具有所需性能的分子提供了潜力。本文介绍了 ACEGEN，一个专门针对生成式药物设计的全面且简化的工具包，使用 TorchRL 构建，后者是一个提供高效和经过深入测
PDF2 months ago
用潜在流量导航化学空间
通过化学流动机制在分子生成模型的潜在空间中导航，提出了一种新的框架 ChemFlow，以遍历化学空间并实现在药物设计和材料发现方面的分子科学应用。
PDF2 months ago
ControlMol: 为分子扩散模型添加子结构控制
通过对扩散模型进行预训练，使用 ControlNet 思想进行条件分子生成，实现基于随机分割的亚结构数据生成有效且多样性更强的分子。
PDF2 months ago
ICMLDecompDiff：基于分解先验的扩散模型用于基于结构的药物设计
设计 3D 配体是药物发现中的基本任务，该研究通过将配体分解为两部分，即臂和骨架，并提出了一种新的扩散模型，DecompDiff，以及在模型中结合了键扩散和采样阶段的有效性指导，实现了生成高亲和力分子并保持适当分子性质和构象稳定性的最新性能
PDF4 months ago
图扩散策略优化
通过加强学习，本研究引入了一种新颖的图扩散策略优化（GDPO）方法，通过针对任意（例如，非可微分）目标优化图扩散模型，用于药物设计等领域的图生成，实验结果表明 GDPO 在具有复杂和多样目标的各种图生成任务中实现了最先进的性能。
PDF4 months ago
基于生成的 AI 在全新药物设计中的调查：分子和蛋白质生成的新领域
人工智能驱动的方法可以大大改善历史上昂贵的药物设计过程，各种生成模型已经广泛使用。特别是对于全新药物设计的生成模型，侧重于完全从零开始创建新的生物化合物，展示了一个有前途的未来方向。通过对该领域的迅速发展以及药物设计过程的固有复杂性，为新研
PDF5 months ago
基于量子灵感的分子对接的机器学习
基于量子启发算法和深度学习编码的分子对接方法在去盲对接中表现出了比传统对接算法和基于深度学习的算法高 10% 的性能，特别是在高精度区域上实现了 6% 的改进。
PDF5 months ago
混合量子周期生成对抗网络用于小分子生成
该研究介绍了多个新的生成对抗网络模型，基于参数化量子电路与已知的生成对抗网络相结合，利用强化学习原理构建了一个新的多参数奖励函数。实验结果表明，这些模型在基准药物设计数据集 QM9 和 PC9 上表现优于以前的模型，尤其是在药物类似性定量估
PDF6 months ago
两层扩散和多属性优化：一种生成具有理想特性分子的新方法
本文介绍了一种生成具有理想属性的分子的新方法，该方法通过在分子和分子片段上执行扩散来获取混合高斯分布，并使用新颖的基于电子效应的分解方法优化多个分子属性，从而在人工智能驱动的药物设计和发现方面具有重要的应用前景。
PDF9 months ago
分子发现中的语言模型
科学语言模型在分子发现中的作用及其在药物设计、性质预测和反应化学中的优势，以及通过降低科学语言建模领域的门槛来加速化学发现，并提出结合聊天机器人界面和计算化学工具的分子设计愿景。
PDF9 months ago
用好奇心作为自我监督的方法，以改善 De novo 药物设计中的探索
我们介绍了一种基于好奇心驱动的方法，通过在化学空间的许多部分导航，从而实现更高的理想性和多样性。这种方法通过训练一个基于递归神经网络的分子生成器，并在此基础上进行微调，通过最大化好奇心和理想性来发现更多以及更易合成的理想分子。
PDF9 months ago
ICML概率流形中的几何约束：从分子动力学到结构化扩散过程的桥梁
精确和特定的统计集合建模要求理解生物复合物的宏观特性。我们提出了一种方法，通过在欧几里得空间的著名结构模型和概率推断框架中集成约束投影操作，从严格遵循任意几何约束集合的分布中进行采样。在深度学习驱动的药物设计等领域中，这项工作的重要性显而易
PDFa year ago
在新药设计中平衡探索和开发：基于 β-CVAE 的解缕
提出了一种基于分子图的 $eta$-CVAE 模型，用于药物分子的生成和性质优化，结果表明该模型可以平衡生成分子的探索和开发，并有望成为创新性药物设计的有力工具。
PDFa year ago
PrefixMol: 利用前缀嵌入进行针对目标和化学的分子设计
本研究提出的基于前缀嵌入的生成模型，考虑了靶袋环境和多样的化学特性，同时保证生成的分子满足化学条件，实验结果显示其在单一和多条件分子生成方面具有良好的可控性，胜过以往的基于结构的药物设计方法
PDFa year ago
3DLinker: 一种 E (3) 等变可变自编码器用于分子连接器设计
本研究提出一个命名为 3DLinker 的条件生成模型，以生成用于连接具有独立功能的两个分子的链接物，该模型可以预测锚点，以及联合生成链接器图形和它们的 3D 结构，具有较高的恢复分子图形的率和准确地预测所有原子的 3D 坐标的表现。
PDF2 years ago
ICML使用去噪自编码器加速生物序列设计的贝叶斯优化
LaMBO 是一种新的 Bayesian optimization 方法，采用了联合训练的方法，结合 Denoising Autoencoder 和多任务 Gaussian Process Head 进行多目标优化，以实现在离散高维空间中进
PDF2 years ago
GENEOnet: 基于群等变非扩张算子的新型机器学习范例。应用于蛋白质口袋检测
该研究介绍了一种基于等变群的非扩张算子的计算新范式，称为 GENEOnet，可以用于解释机器学习和药物设计中的问题，其结果表明 GENEOnet 在准确性方面具有优异性能。
PDF2 years ago