近日，来自韩国延世大学融合生物技术与转化医学学院的卢敬泰(NO Kyoung Tai)教授指导的在读博士生毛家顺等在Cell旗下全学科新期刊Heliyon (JCR Q1,IF: 3.776)发表了一种用于预测工业领域中常见的用作有机溶剂的单一化...

药物发现和开发对制药业和患者具有巨大的潜在利益。预测药物-靶标亲和力 (DTA) 有利于加速药物发现。图神经网络 (GNN) 已广泛用于 DTA 预测。然而，现有的浅层 GNN 不足以捕捉化合物的全局结构。此外，基于图的 DTA 模型...

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...

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。

今天给大家带来的是牛津大学的Sheheryar Zaidi和DeepMind公司的Michael Schaarschmidt联合发表的文章《Pre-training via Denoising for Molecular Property Prediction》。从3D结构中预测分子性质的数据有限，这对神经...

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...

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...