子图
代谢数据集上四项指标达94%~98%,西南交大团队开发多尺度图神经网络框架,助力药物研发
作者 | 刘悦睿编辑 | 红菜苔药物研发过程中,了解分子与代谢路径之间的关系,对于合成新分子和优化药物代谢机制至关重要。西南交通大学杨燕/江永全团队开发了一种新型的多尺度图神经网络框架MSGNN,来将化合物与代谢路径联系起来。它包括特征编码器、子图编码器和全局特征处理器三部分,分别学习了原子特征、子结构特征和额外的全局分子特征,这三个尺度的特征可赋予模型更全面的信息。该框架在 KEGG 代谢路径数据集上的表现优于现有方法,Accuracy、Precision、Recall、F1分别达到98.17%、94.18%、9
2/2/2024 3:10:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
数据
机器人
大模型
Midjourney
用户
开源
智能
Meta
微软
GPT
学习
图像
技术
Gemini
AI创作
马斯克
论文
Anthropic
代码
英伟达
算法
Stable Diffusion
智能体
训练
芯片
开发者
蛋白质
生成式
腾讯
苹果
AI新词
神经网络
3D
Claude
LLM
研究
生成
机器学习
计算
AI for Science
Sora
人形机器人
AI视频
xAI
AI设计
GPU
华为
百度
搜索
大语言模型
Agent
场景
字节跳动
预测
大型语言模型
深度学习
伟达
工具
Transformer
视觉
RAG
具身智能
神器推荐
亚马逊
Copilot
模态
AGI
LLaMA
文本
算力
驾驶