high-throughput screening | BriefGPT

关键词high-throughput screening

搜索结果 - 11

全自动基于 OCT 的组织筛查系统
本研究介绍了一种专用于高通量筛选应用的基于光学相干断层扫描（OCT）的影像系统，利用 OCT 非侵入性、高分辨率的能力，系统配备了一个定制的电动平台和组织检测功能，实现了样本之间自动、连续的成像。基于 Transformer 的深度学习分割
PDF2 months ago
通过渐进式精馏等变潜在弥散模型加快分子构象的生成
通过研究快速采样方法在扩散模型中的最新进展，我们应用这些方法到三维分子构型，并通过 Equivariant Latent Progressive Distillation 算法，实现从潜在扩散模型中快速生成分子构型。我们在分子结构稳定性与速
PDF2 months ago
VQSynery：基于向量量化机制的稳健药物协同作用预测
本研究提出了 VQSynergy 框架，利用向量量化（VQ）机制、门控残差和定制的注意机制来增强药物协同效应预测的精确性和泛化能力，结果表明 VQSynergy 在鲁棒性方面超过现有的模型，尤其是在高斯噪声条件下，强调其在药物协同研究的复杂
PDF4 months ago
自动阈值和标记法追踪和分析荧光标记细胞的方法
高通量筛选利用细胞图像是筛选新药候选物的有效方法，本文介绍了一种高效追踪细胞并定量检测胞浆与细胞核信号比率的新方法，通过自动阈值与标签算法比较不同图像中细胞的位置，进行连续测量与分析细胞信号比率，进一步研究开闭运算次数对细胞追踪的影响，确定
PDF4 months ago
通过温和的电子 - 声子谱函数深度学习加速超导体发现
整合深度学习与寻找新的电声子超导体的研究代表了一个蓬勃发展的领域，其中主要挑战在于计算电声子谱函数 α²F (ω)，超导理论 Midgal-Eliashberg 的主要组成部分。为了克服这一挑战，我们采用两步法，首先计算 818 种动态稳定
PDF5 months ago
电池电解液的结构 - 组成与器件性能的配方图
我们报道了一个深度学习模型，Formulation Graph Convolution Network (F-GCN)，可以将个体组分的结构 - 组成关系映射到整个液体配方的性质上。该模型在电池电解液配方上得到了良好的性能预测结果，包括 C
PDFa year ago
KDD神经排序实现高精度的抗癌药物选择
利用大规模的药物反应数据，开发了两种基于神经网络的药物列表排序方法来优先选择最敏感药物，结果表明我们提出的方法具有更高的命中率，并且通过聚类结构可以捕捉与生物特征相关的信息。
PDFa year ago
从结构挖掘到无监督探索原子八面体网络
本文研究了无机和杂化固态材料中以原子为中心的配位八面体网络的几何解析、分类和编码，并运用无监督机器学习方法将这些网络进行分类，揭示了所研究的多种材料系统中的结构与特性之间的关系及设计指导原则，这可以为特定结构类型的高通量筛选提供知识支持。
PDFa year ago
利用可解释人工智能的预测洞见减轻药物开发中的分子聚集
为了快速发现药物和训练机器学习模型，本文提出了一种基于图神经网络和反事实方法的分子聚集预测方法，以防止高通量筛选中的假阳性结果。
PDFa year ago
使用深度生成神经网络高通量发现新的立方晶体材料
本研究用深度学习的生成对抗网络方法，提出了 CubicGAN 模型以大规模生成新的立方晶体结构，在 375,749 个三元晶体材料的训练数据下发现 506 种新材料，通过 DFT 验证后发现有远超同类材料的功能特性，这一方法将极大的拓展现有
PDF3 years ago
通过基于分子池的主动学习加速高通量虚拟筛选
本研究探讨使用基于贝叶斯优化技术的代理模型在虚拟筛选过程中的应用，针对蛋白质 - 配体配对数据集进行实验，结果表明通过此模型可显著减少计算成本，并可用于高通量筛选等领域。
PDF4 years ago