molecular design | BriefGPT

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用于促进药物发现的化学空间的深度学习视角
该论文介绍了一种基于深度学习技术的神经网络模型 DESMILES，其可以用于药物发现中的分子设计，实验结果表明 DESMILES 比现有模型更有效地改进了输入分子，降低了失败率，并可用于修改分子以促进其在不同受体中的结合亲和力。
PDF4 years ago
DEFactor：基于可微边缘分解的概率图生成
本文提出了一种具有计算效率的模型，可用于条件图生成，可以在诸如药物发现之类的场景中进行优化，表现良好。
PDF6 years ago
GuacaMol: 评估基于先验知识和基于神经元网络的分子设计模型
利用深度学习和神经生成模型实现了分子的设计，提出了基于标准化基准测试的评估框架，GuacaMol，可用于衡量分子的生成和性质分布等多方面。
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
分子图生成的联合树变分自编码器
本文提出了一种基于 junction tree variational autoencoder 生成具有化学相关性的分子图的方法，能够在保持化学有效性的情况下，通过生成固定结构的分子骨架并使用图消息传递网络组合它们。研究人员在多个任务上进行
PDF6 years ago
基于生成型自编码器的分子设计应用
本文探讨如何使用深度学习方法 - 自动编码器，进行新型药物分子结构的设计，并通过搜索自动生成的 latent space, 生成预测活性的新化合物，并识别与训练集不同但具有相似效应的活性化合物。
PDF7 years ago