今天给大家介绍的是IBM研究团队发表在arxiv上的一项有关分子生成的研究。作者提出一种可以编码3D蛋白质-配体接触的图生成模型，该模型利用条件VAE从而可以预测在靶标结合口袋内的分子相互作用，从而实现特定活性的分子生...

这次为大家分享的是来自nature communications上的一篇题为《Co-optimization of therapeutic antibody affinity and specificity using machine learning models that generalize to novel m...

谷歌宣布TensorFlow 开发的下一轮迭代。TensorFlow 是由谷歌开发并在七年前开源的机器学习平台，现在是 GitHub 上 star 数量最多的项目之一。另外一个方案是Pytorch，它是由 Facebook 开发和开源的 ML 平台。未来几个Ten...

本文介绍由瑞典分子人工智能研究所的Atanas Patronov团队发表在Nature Machine Intelligence的研究成果。作者将课程学习应用于药物发现中。在全新的设计平台中实现课程学习（CL），并将其应用于不同复杂性的分子设计问题中...

新技术可以对无症状的酒精相关肝病进行无创检测和分期；进一步完善这种方法可以改变临床管理并改善患者的预后。

本文介绍由兰州大学黎育权和腾讯量子实验室谢昌谕博士等人发表在Nature Machine Intelligence期刊上的研究成果，论文通讯作者为姚小军教授。文章中报道了一种自动图学习方法，能够在人工不参与的情况下，在多种不同任务上...

本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、华东理工大学李洪林教授课题组联合发表的论文。该论文提出了一种能够在分子生成过程中考虑到蛋白-配体相互作用的深度学习生成模型RELATION，该...

今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院和耶拿弗里德里希-席勒-耶拿大学团队发表在Nature Methods上的文章，文章提出了一种基于encoder-decoder神经网络的从质谱生成小分子结构的新方法：MSNovelist，它首先使用SIRIUS和CSI...

对2016年至2021年提交给美国食品药品监督管理局(FDA)的药物和生物制品监管文件的分析表明，包含人工智能/机器学习（AI/ML）的文件数量越来越多。人工智能/机器学习被用来执行各种任务，如为药物发现/再利用提供信息、加强临...

本文介绍由加拿大多伦多大学的Daniel Flam-Shepherd和Alán Aspuru-Guzik共同通讯发表在Nature Communications的研究成果：作者研究了语言模型学习复杂的分子分布的能力。通过编译更大、更复杂的分子分布，作者引入几个...