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
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
智能体
技术
Gemini
马斯克
英伟达
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
AI for Science
苹果
腾讯
Agent
Claude
芯片
Stable Diffusion
蛋白质
具身智能
xAI
开发者
生成式
人形机器人
神经网络
机器学习
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
工具
字节跳动
华为
AGI
计算
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
DeepMind
亚马逊
AI模型
特斯拉
场景
深度学习
Transformer
架构
MCP
Copilot
编程
视觉