molecule optimization | BriefGPT

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DrugAssist：一个用于分子优化的大型语言模型
通过人机对话，结合大型语言模型的强交互性和泛化性，提出了 DrugAssist，一个用于分子优化的交互式模型，成功在单一和多个性能优化方面取得了领先的结果，同时展示了潜在的可迁移性和迭代优化的巨大潜力。
PDF6 months ago
MM深度分子生成：基于逆向机器学习的全新分子设计与可解释性
基于 SELFIES，该论文提出了 PASITHEA，一种直接基于梯度的分子优化方法，应用计算机视觉中的 inceptionism 技术，通过建立一个逆回归模型来生成优化某一属性的分子变异体。
PDF4 years ago
一种基于片段修改的深度生成模型，用于分子优化
该论文提出了一种基于分子图的深度生成模型 Modof 和其衍生模型 Modof-pipe 和 Modof-pipem，用于分子优化，并通过基准数据集表明，其表现优于现有方法。
PDF4 years ago
使用属性评估的高效查询优化分子
QMO 是一种基于机器学习的分子优化框架，可以利用一个分子自编码器中的潜在嵌入，并通过基于一组分子属性预测和评估度量的有效查询来改善输入分子的期望属性。在类似性约束下，QMO 在优化小有机分子的药物样性和溶解度的基准任务方面优于现有方法，并
PDF4 years ago
AAAIMIMOSA: 分子优化的多约束分子采样
本研究提出了多限制分子采样（MIMOSA）方法，使用图神经网络预测分子拓扑和亚结构类型，采用三种基本的亚结构操作（添加、替换、删除）生成新的反映多种特定性质限制的分子，并取得了相对改进率高达 49.6% 的成功率。
PDF4 years ago
AAAICORE: 使用复制和改进策略的自动分子优化
提出了一种名为 "Copy & Refine"（CORE）的分子生成策略，它通过在决定添加当前最有前途的亚结构之前复制或精炼现有亚结构来改进分子优化方法，与支架树生成和对抗训练相结合，可以在多种尺度上显着提高药物相似度、多巴胺受体和罚款 L
PDF5 years ago