pipe
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
- 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