DGM
100%化学有效,高度类似药物,川大开发数据和知识双驱动的AI分子生成框架
编辑 | 萝卜皮基于深度学习的分子生成在许多领域都有广泛的应用,特别是药物发现。然而,目前的深度生成模型大多数是基于配体的,在分子生成过程中没有考虑化学知识,往往导致成功率相对较低。四川大学的研究团队提出了一种基于结构的分子生成框架,称为 PocketFlow;该框架明确考虑了化学知识,可在蛋白质结合袋内生成新型配体分子,用于基于结构的从头药物设计。在各种计算评估中,PocketFlow 表现出了最先进的性能,生成的分子具有 100% 化学有效且高度类似药物。研究人员将PocketFlow应用于两个与表观遗传调控相
3/25/2024 5:56:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
Anthropic
英伟达
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
生成式
LLM
苹果
Claude
神经网络
AI新词
3D
研究
机器学习
生成
AI for Science
Agent
xAI
计算
人形机器人
Sora
AI视频
GPU
AI设计
百度
华为
搜索
大语言模型
工具
场景
字节跳动
具身智能
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
架构
模态
应用