预训练模型正在席卷 AI 领域。从大规模无标注数据中提取表征信息，再在小范围标注的下游任务上进行监督学习，正在成为很多领域的事实解决方案。NLP 中有 BERT、GPT-3，CV 中有 ViT，而这样的模式如何助力药物设计，也一直都是人们密切关注的问题。药物分子与图片、语言文字的不同之处在于，“什么是最好的分子表征”依旧是一个人们未能形成共识的问题。主流分子预训练模型均从一维序列或二维图结构出发，但分子结构本身是在三维空间中表示的。能否直接从三维信息出发构建预训练模型、获得更好的分子表征，是一个重要而有意义的问题。
近日，深势科技团队发布了首个三维分子预训练模型 Uni-Mol。Uni-Mol 直接将分子三维结构作为模型输入，而非采用一维序列或二维图结构，在利用 2 亿个分子三维构象和 3 百万个蛋白候选口袋数据进行预训练后，Uni-Mol 在几乎所有与药物分子和蛋白口袋相关的下游任务上都超越了 SOTA（state of the art），也让 Uni-Mol 得以能够直接完成分子构象生成、蛋白-配体结合构象预测等三维构象生成相关的任务，并超越现有解决方案。
分享主题：Uni-Mol分子3D表示学习框架和预训练模型
分享嘉宾：郑行，深势科技算法研究员，博士就读于北京大学计算生物物理方向，主要研究方向为小分子虚拟筛选、分子表示学习、分子生成等，致力于将 AI Science研究范式应用在解决药物设计的实际问题中。
分享摘要：Uni-Mol 是深势科技发布的首个三维分子预训练模型。基于通用的三维分子表示学习（MRL）框架，Uni-Mol 在几乎所有于药物分子和蛋白口袋相关的下游任务上都超越了 SOTA，并能直接完成分子构象生成、蛋白-配体复合物结合结构预测等三维结构相关的任务。
相关链接：
项目地址：
https://github.com/dptech-corp/Uni-Mol
论文地址：
https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/628e5b4d5d948517f5ce6d72
Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework
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