MINDG

准确预测药物-靶点相互作用，江南大学提出深度学习融合GNN新方法MINDG

编辑 | 紫罗药物-靶点相互作用（DTI）预测在药物发现中发挥着重要作用。尽管药物靶点预测的智能计算方法受到了广泛关注，并取得了许多进展，但仍然是一项具有挑战性的任务，需要进一步的研究。为了解决上述挑战，江南大学研究团队提出了一种集成深度学习和图学习的多视图集成学习网络（MINDG）。MINDG 结合图学习和深度学习来提取药物和蛋白质的内在结构信息，以及它们之间的外在关系信息。因此，与之前的方法相比，MINDG 提高了模型预测的性能。相关研究以《MINDG: a drug–target interaction pr

5/24/2024 7:52:00 PM

ScienceAI

资讯热榜

OpenAI 宣布印度用户可享受一年免费 ChatGPT Go 服务软银豪掷225亿美元加码OpenAI，AI音乐与超级融资计划全面提速全网刷屏的「电影感」三宫格图片，教你用AI快速生成！ LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构消息称软银批准对 OpenAI 追加 225 亿美元投资，助力未来上市 LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent） LLM近一半回答在扭曲真相！ChatGPT、Gemini，全部顶流模型统统中招！BBC研究：AI系统性错误把媒体拖下水，信任滑坡作为一个AI博主，我劝你先别急着用AI

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画机器人大模型数据 Midjourney 开源 Meta 智能微软用户 AI新词 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果腾讯 Stable Diffusion Claude 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人研究 AI视频生成大语言模型具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计 AGI 大型语言模型搜索视频生成场景深度学习 DeepMind 架构生成式AI 编程视觉 Transformer 预测 AI模型伟达亚马逊 MCP