EquiScore
「AI+物理先验知识」,浙大、中国科学院通用蛋白质-配体相互作用评分方法登Nature子刊
编辑 | X蛋白质就像是身体中的精密锁具,而药物分子则是钥匙,只有完美契合的钥匙才能解锁治疗之门。科学家们一直在寻找高效的方法来预测这些「钥匙」和「锁」之间的匹配度,即蛋白质-配体相互作用。然而,传统的数据驱动方法往往容易陷入「死记硬背」,记住配体和蛋白质训练数据,而不是真正学习它们之间的相互作用。近日,浙江大学和中国科学院研究团队,提出了一种名为 EquiScore 的新型评分方法,利用异构图神经网络整合物理先验知识,并在等变几何空间中表征蛋白质-配体相互作用。EquiScore 基于一个新数据集进行训练,该数据
6/13/2024 3:58:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
模型
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
用户
开源
学习
GPT
微软
Meta
图像
AI创作
技术
论文
Gemini
Stable Diffusion
马斯克
算法
蛋白质
芯片
代码
生成式
英伟达
腾讯
神经网络
研究
计算
Anthropic
3D
Sora
AI for Science
AI设计
机器学习
开发者
GPU
AI视频
华为
场景
人形机器人
预测
百度
苹果
伟达
Transformer
深度学习
xAI
Claude
模态
字节跳动
大语言模型
搜索
驾驶
具身智能
神器推荐
文本
Copilot
LLaMA
算力
安全
视觉
视频生成
训练
干货合集
应用
大型语言模型
亚马逊
科技
智能体
AGI
DeepMind