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Laplacian-DFT: 一种用于神经网络势函数的药物类分子的通用量子化学数据集与基准
本研究提出了一个名为 $ abla^2$DFT 的新数据集和基准，其中包括更多的分子结构、构象、数据类型和任务，并且具备最新的模型。它是包含大量类似药物分子放松轨迹的第一个数据集，并在分子性质预测、哈密顿预测和构象优化任务方面提出了一种新的
PDF16 days ago
药物分子构型的物理知识生成模型
基于扩散的生成模型，通过深度学习从大规模训练集中推断原子类型和几何参数，以取得高精度的键合参数，超过传统的基于知识的方法，并与实验结构进行比较。
PDF4 months ago
基于 Transformer 的化学相似性搜索中的提示工程识别结构不同的功能类似物
利用化学语言模型创建基于向量的化学搜索，并通过使用两种不同的化学字符串表示算法扩展实现，从而发现结构不同于查询的分子，此方法可辅助发现具有目标功能的新型结构类分子。
PDFa year ago
ICMLLIMO：用于目标分子生成的潜在因素启示法
本研究提出了一种基于神经网络和自动编码器的分子生成模型 LIMO，通过在潜空间内生成化合物，结合物性预测网络，实现了高效的反向优化生成高亲和力药物。实验结果表明，LIMO 在药物发现领域具有巨大潜力。
PDF2 years ago
基于条件变分自编码器的分子生成模型，用于新型分子设计
提出了一种基于条件变分自编码器的分子生成模型，可以控制多个分子属性，生成具有五个目标属性的类药物分子，可以单独调整一个属性，将其操作超出数据集范围。
PDF6 years ago
基於深度生成模型的條件分子設計
本文提出了一种半监督变分自编码器模型，能够同时进行属性预测和分子生成，从而高效生成具有所需属性的新分子。我们从估计好的生成分布中进行采样以生成新的分子，并在药物样分子上证明了该模型的有效性、改进了属性预测的性能，并高效生成满足各种目标条件的
PDF6 years ago