近日，湖南大学DrugAI实验室在Nature子刊《Nature Machine Intelligence》上发表名为”Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a self-supervised image represent......

本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、碳硅智慧和腾讯量子实验室联合发表在Acta Pharmaceutica Sinica B的论文《MF-SuP-pKa: Multi-fidelity modeling with subgraph p...

3D分子构象生成指的是给定2D分子图，生成对应的稳定3D分子构象，即生成每一个原子的坐标。相对于传统的基于实验或者数值计算的方法，基于机器学习的方法具有计算速度快、计算效果好的优势。在本篇论文中，作者提出一种基于深...

本文介绍由浙江大学基础医学院的郭国骥、韩晓平和良渚实验室的王晶晶共同通讯发表在 Nature Genetics 的研究成果：目前研究人员在生成和分析基因组方面做了大量努力，但大多数物种仍缺乏预测基因调控和细胞命运决定的遗...

确定一种潜在的治疗化合物到美国食品药物管理局（FDA）批准一种新药，是一个艰巨的旅程，可能需要超过十年的时间，耗资超过10亿美元。纽约市立大学研究生中心的一个研究小组已经开发出一种新型的人工智能模型，可以显著提高药物...

本文介绍一篇来自于加拿大多伦多大学人工智能Vector研究所的Mario Krenn等人发表在Nature Reviews Physics上的综述——《On Scientific Understanding with Artificial Intelligence》。...

今天带来的是美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院系统药理学实验室发表在nature biotechnology上的Single-sequence protein structure prediction using a language model and deep learning。...

今天分享的是来自Bo wang、Gary D. Bader和Charles Boone实验室联合发表在《Nature Methods》上的论文《BIONIC：使用卷积的生物网络集成》。虽然很多数据构建的生物网络可用来映射细胞功能，但每种数据类型都有局限性。...

本文介绍一项IBM欧洲研究所的研究工作。作者首次将提示学习用于化合物逆向合成预测，在标注提示断开位置上进行监督学习，训练出的断开感知模型在断开预测方面性能具有一定提升。同时利用自动标注模型对断开感知模型进行...

今天为大家介绍的是来自Maxwell W. Libbrecht，Wyeth W. Wasserman和Sara Mostafavi的一篇关于人工智能对于基因组学的可解释性的研究的综述。基于深度学习的人工智能（AI）模型现在代表了基因组学研究中进行功能预测的最先...