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以「钥匙和锁」方式设计分子，浙大&碳硅智慧开发3D分子生成新模型SurfGen

以「钥匙和锁」方式设计分子，浙大&碳硅智慧开发3D分子生成新模型SurfGen
编辑 | 紫罗高效的从头设计是计算机辅助药物发现的巨大挑战。上个月，浙大侯廷军团队和碳硅智慧合作提出了一种基于蛋白口袋的三维（3D）分子生成模型——ResGen，ResGen 计算效率更高，比之前最好的技术快大约八倍。研究成果发表在《Nature Machine Intelligence》上。近日，该团队又在《Nature Computational Science》发表了其最新研究，提出用于基于结构的分子设计新模型——SurfGen。近年来，真实的结构特异性三维分子生成已经开始出现，但大多数方法将目标结构视为偏向
10/13/2023 6:09:00 PM
ScienceAI
图生成扩散模型综述：算法与在分子和蛋白质建模上应用

图生成扩散模型综述：算法与在分子和蛋白质建模上应用
论文简要回顾了扩散模型在图数据上的算法及相关应用的若干研究。论文链接：：(Graph-based Data)可以保存现实世界实体（节点）之间丰富多样的关系信息，包括实体间的关联联系、属性特征、以及拓扑结构，已经在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域有广泛的应用。图生成模型旨在理解和学习现有的图数据分布，并合成新的图样本。这对于研究图数据中潜在的图结构关系，理解现有数据中的模式、关联和隐藏的信息具有重要的意义。生成模型可以用于探索图数据不同尺度的关系、发现社区结构、预测节点属性等。主要的图生成范式分为两类：自回归
6/30/2023 6:29:00 PM
ScienceAI
以大模型加速新药研发，成本降低70%：一家大厂的「云端」实战

以大模型加速新药研发，成本降低70%：一家大厂的「云端」实战
最近几年，AI 加持下的新药研发成为被寄予厚望的赛道之一。从流程上看，药物研发分为药物发现、临床前研究、临床研究、审批与上市四个阶段。医药界有一个「双十定律」的说法 —— 即需要超过 10 年时间、10 亿美元的成本，才有可能成功研发出一款新药。即使如此，也只有约 10% 新药能被批准进入临床期。目前，AI 技术的参与主要集中于药物发现阶段。挑战在于，虽然 AI 技术加快了一部分工作的推进速度，但 AI 技术与药物研发的 “联姻” 并不是一蹴而就的，囿于算法低效、数据割裂、数据安全、算力瓶颈等挑战，药物研发仍然是一
5/19/2023 9:03:00 AM
机器之心
AI for Science：人工智能改变化学领域，机器学习范式加速化学物质发现

AI for Science：人工智能改变化学领域，机器学习范式加速化学物质发现
随着人工智能技术兴起，在化学领域，传统的基于实验和物理模型的方式逐渐与基于数据的机器学习范式融合。越来越多的用于计算机处理数据表示被开发出来，并不断适应着以生成式为主的统计模型。
3/6/2022 1:11:00 PM
机器之心
可微分骨架树：基于梯度的分子优化算法

可微分骨架树：基于梯度的分子优化算法
这周我们简单介绍一个高效分子优化的方法。该工作由UIUC的Jimeng Sun组合MIT的Connor Coley组合作完成，对应的文章题目是Differentiable Scaffolding Tree for Molecule Optimization[1]，被2022年ICLR接受，主要的代码和数据发布在。内容：思路：基于梯度的分子优化分子的可微分骨架树类梯度上升的优化算法优化效果测试由可微性得到的可解释性思路：基于梯度的分子优化在药物发现中，分子优化，即找到具有理想性质的分子结构，是核心的一步。由于化学结构
2/21/2022 11:58:00 AM
新闻助手
使用深度学习，通过一个片段修饰进行分子优化

使用深度学习，通过一个片段修饰进行分子优化
编辑 | 萝卜皮分子优化是药物开发中的关键步骤，可通过化学修饰改善候选药物的预期特性。来自俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的研究人员，在分子图上开发了一种新颖的深度生成模型 Modof，用于分子优化。Modof 通过预测分子处的单个断开位点以及在该位点去除和/或添加片段来修饰给定的分子。在 Modof-pipe 中实现了多个相同 Modof 模型的管道，以修改多个断开位置的输入分子。研究人员表明 Modof-pipe 能够保留主要的分子支架，允许控制中间优化步骤并更好地约束分子相
1/17/2022 2:46:00 PM
ScienceAI
可对药物分子进行表征的几何深度学习

可对药物分子进行表征的几何深度学习
编辑 | 萝卜皮几何深度学习（GDL）基于包含和处理对称信息的神经网络架构。GDL 为依赖于具有不同对称性和抽象级别的分子表示的分子建模应用程序带来了希望。苏黎世联邦理工学院的研究人员对分子 GDL 进行了结构化和统一概述，重点介绍了其在药物发现、化学合成预测和量子化学中的应用。它包含对 GDL 原理的介绍，以及相关的分子表示，例如分子图、网格、曲面和字符串，以及它们各自的属性。讨论了分子科学中 GDL 当前面临的挑战，并尝试预测未来的机会。该综述以「Geometric deep learning on molec
12/27/2021 7:02:00 PM
ScienceAI
NUS研究团队开发自动化药物生产新技术，「自动化多步合成」成可能

NUS研究团队开发自动化药物生产新技术，「自动化多步合成」成可能
发现和开发用于治疗的新型小分子化合物需要投入大量的时间、精力和资源。新加坡国立大学(NUS)的研究团队开发了一种适合药物小分子的自动化生产方法，为传统化学合成提供了新的思路。该方法可能用于通常通过手动工艺生产的分子，从而减少所需的人力。取得这一技术突破的研究小组由新加坡国立大学化学系助理教授Wu Jie 和新加坡国立大学化学和生物分子工程系副教授Saif A. Khan领导。Liu Chenguang博士（左）和Wu Jie助理教授（右）。（来源：NUS）NUS团队演示了用于癌症治疗的药物分子prexersatib
6/9/2021 4:42:00 PM
ScienceAI