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MoleculeCLA: 通过计算化学配体 - 靶标结合分析重新思考分子基准
构建精确大规模的分子表示数据集，通过深度学习模型为药物发现的人工智能领域提供准确可靠的基准。
PDF21 days ago
SIU: 百万级结构化小分子 - 蛋白质相互作用数据集用于无偏生物活性预测
这项研究介绍了一个包含超过一百万个结合结构及其真实生物活性标签的小分子 - 蛋白质相互作用全面数据集，用于推动无偏生物活性预测，并评估了几种经典模型在该数据集上的效果，结果表明无偏生物活性预测任务既具有挑战性又是必不可少的。
PDF21 days ago
多尺度蛋白质语言模型用于统一分子建模
通过在多尺度编码切换的蛋白质序列上进行预训练，并利用多尺度位置编码来捕捉残基和原子之间的关系，ms-ESM（多尺度 ESM）提出了一种新颖的方法，实现了多尺度统一的分子建模，实验结果表明，ms-ESM 在蛋白质 - 分子任务方面超过了以前的
PDF4 months ago
基于 GFlowNets 实现分子构型生成的平衡状态追求
使用 GFlowNet 从玻尔兹曼分布中对小分子进行构象采样的方法，可以与不同准确性的能量估计方法结合使用，并为高度柔性的药物样品发现一组多样性的低能量构象。该方法通过比例抽样来复现分子的势能表面。
PDF8 months ago
一种深度神经网络 -- 机械混合模型预测大鼠药物动力学
通过采用扩展的混合模型并在更大的数据集上进行训练，我们成功改善了之前开发的模型，将总体口服暴露的中位倍数误差从 2.85 降低到 2.35，静脉给药从 1.95 降低到 1.62，实现了对药代动力学不利显性统计配置的化合物进行筛选和开发，同
PDF9 months ago
新颖性是否可预测？
探讨如何在机器学习设计中平衡过度信任和不推广创新的问题，特别是在设计具有新性质的蛋白质方面。
PDFa year ago
小数据量下的 NMR 位移预测
本研究使用机器学习方法预测小分子在特定溶剂中的 19F 和 13C NMR 化学位移，通过一种新颖的机器学习模型，即使使用比较少的数据也能够达到较好的结果。
PDFa year ago
VDDB: 一种全面的抗病毒药物发现资源和机器学习平台
本研究提出了一个开放查询的抗病毒药物资源库和机器学习平台，拥有手工筛选的关于试验验证可能抗病毒药物分子的数据集，并支持药物活性预测、虚拟筛选和其他相关任务。
PDF2 years ago