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榕树集--深度学习预测糖类结合位点

模型数据神经网络深度学习测试

看一篇发表在NC上的使用DL来预测糖类结合位点（DeepGlycanSite）的文章。

2024-07-01

1510

榕树集--MAC如何使用LaTeX进行写作

编译软件渲染 latex mac

工欲善其事，必先利其器。使用LaTex写作感觉和写代码差不多，都需要一个好的IDE，Coding我喜欢用VS code，sublime。而LaTex写作，因为我又不是win用户，word用起来稍显费劲，所以着实摸索了一阵子。

2024-07-01

1730

榕树集--休眠细菌的抗生素研发

测试设计研发机器学习深度学习

新型抗生素药物的研发是当今的热点话题。今天介绍一篇发表在Cell Chemical Biology的抗生素研发的文章，传统抗生素多针对细菌活跃代谢时期，而作者针对于代谢不活跃的细菌(休眠细菌)进行药物设计。本文结合静止期筛选方法、深度学习和细胞毒性实验，发现了一种名为semapimod的药物，对静止期的大肠杆菌和鲍曼不动杆菌有效。研究表明，semapimod通过结合脂多糖，选择性破坏细菌外膜，增加外膜通透性。此研究展示了非传统筛选方法和深度学习模型在发现新型抗菌化合物中的潜力。

2024-06-18

1000

榕树集--利用机器学习在全球微生物组中发掘新型抗菌肽

数据库基础模型数据机器学习

这篇文章介绍了一种利用机器学习从大量宏基因组和微生物基因组数据中识别抗菌肽（AMPs）的方法。研究团队创建了一个名为AMPSphere的数据库，包含863,498种非冗余肽，其中大部分之前未曾被发现。通过实验验证，这些抗菌肽对抗药性病原体显示出有效性，主要通过攻击细菌膜来发挥作用。该研究为发现新型抗生素提供了新的途径，并揭示了这些肽的进化起源。

2024-06-18

4390

榕树集--AlphaFold 3: 解锁生命密码！预测各类分子结构与互作!

模型数据服务工具架构

人类是一个精密的工具，其内部由无数的分子机器，不断的运转，提供能量，修饰，翻译，等等作用。这些机器主要由蛋白质，核酸，以及其余分子等等组成。如何预测，观察他们的相互作用，才能够为我们改造世界，提供精准的参考意见。

2024-05-09

6220

榕树集--从蛋白质的二级结构出发预测功能

数据算法效率深度学习测试

各位观众，劳动节快乐。今天介绍一篇发表在Briefings in Bioinformatics，劳动节期间见刊的文章。

2024-05-08

2340

榕树集--RoseTTAFold All-Atom 的简介，安装以及使用

数据库 atom 模型设计数据

之前追过一篇AF的最新文章，官方称之为AlphaFold-latest，他可以预测蛋白质和小分子，蛋白质和核酸的复合物结构，对于传统复合物预测方法来说是降维式打击。唯一的缺点是：小道消息得知，Deepmind在那是没有将其开源的打算。额，好吧，这是我的缺点。关于文章的具体细节，放在下面。

2024-03-25

1.9K0

榕树集-PyMol 更新，进入3.0

特效同步优化开源命令行

PyMol由 Warren L. DeLano所创造，目前由薛定谔公司所维护，是结构生物学方面重要的可视化软件之一，简单易上手。大家所熟知的PyMol已经于3月12日进行了一次更新，此次版本为PyMol 3.0，之前的PyMol2 版本仍然会得到薛定谔的支持。PyMol 3.0 支持全平台，可以直接从官网下载安装，并且申请学术版本license，此处不再赘述。

2024-03-25

1.1K0

榕树集--FDA批准的首个硬纤维瘤（Desmoid tumors）药物

异常 https com 连接研发

硬纤维瘤是一种罕见的良性（非癌性）肿瘤,发生于人体内的结缔组织（Connective tissue）中。成纤维细胞(fibroblast cells)构成结缔组织。结缔组织支持和连接着骨骼、韧带和肌肉，并有助于稳定器官位置。硬纤维瘤也被称为侵袭性纤维瘤病(aggressive fibromatosis)或韧带样型纤维瘤病(desmoid-type fibromatosis)。硬纤维瘤非常罕见，约占所有肿瘤的0.03%，占所有软组织肿瘤的不到3%。在一般人群中，硬纤维瘤的估计发病率为每年每百万人口2-4例。

2024-03-13

1790

榕树集--基于贝叶斯优化的抗体设计

搜索优化开发设计数据

今天介绍一篇发表于23年的文章，Khan等人开发了名为AntBO的工具，这是一种利用组合贝叶斯优化来进行抗体设计的方法。AntBO可对各种抗原进行高效的体外设计，包括SARS-CoV，可以获得具有多样化的developability的抗体。

2024-03-05

1590

榕树集--抗体研发过程中的计算以及AI手段

数据库开发模型设计研发

治疗性抗体目前是生物疗法中最大的类别，因为它们的靶点特异性较好和结合亲和力较高。传统的抗体开发过程是基于主要的经验性方法，虽然成熟稳健，但繁琐且有显著的缺陷。最近，计算和人工智能（AI）技术的进步开始克服这些限制，被越来越多地整合到抗体开发的流程中。本文提供了与抗体开发相关的AI方法的概述，包括数据库、抗体属性和结构的计算预测模型，以及机器学习（ML）模型为重点的计算抗体设计方法。特别是，重点介绍了对结合至关重要的抗体结构组分，如互补决定区（CDR）环的设计。

2024-03-04

3440

榕树集--药物发现： Target-Based & Off-Target

研发 target 数据系统效率

Target-based 药物发现是当前的主流范式，然而目前缺乏对其实际效率的全面评估。这里对约32000篇文章和专利进行系统回顾，追溯至150年前，展示了其明显的低效性。分析所有获批药物，尽管Target-based 主导已经数十年，但是仅有9.4%的小分子药物是通过“Target-based ”筛选发现的。而其治疗效果甚至不能完全归因于所述的靶标，因为在表型观察时往往会纳入众多的非靶标机制。数据表明，还原主义的靶标导向药物发现可能是药物发现中生产力危机的原因之一。基于以往的证据来看，增强效率的方案是在选择和优化分子时，可以使用人工智能和机器学习等工具来预测表型实验效果。

2024-02-22

1700

榕树集--使用强化学习自上而下的进行蛋白质结构设计

算法强化学习模型设计搜索

天然的蛋白质通常具有形状互补性来生成适合功能的体系结构，这是进化选择的结果，目前的设计方法无法实现。在本文中，作者描述了一种Top-down的强化学习方法：在整体架构和功能约束的条件下，通过Monte Carlo tree搜索来对蛋白质进行采样。作者在圆盘状纳米孔和二十面体的模型上进行了测试，实际结构和计算模型非常接近。

2024-02-22

980

榕树集--从结构到序列，使用Cryo-EM进行抗体研发

地图设计数据研发数据库

在进行抗体药物研发时，当冷冻电镜的数据分辨率比较低，可以通过测序信息来辅助进行序列鉴定。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

2024-02-22

1770

榕树集--新型抗生素的发现

神经网络深度学习可视化模型数据

在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法，用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性，并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明，具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性，其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径，并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。

2024-01-22

2240

榕树集--AF2在抗体复合物结构预测方面的表现

优化测试集合模型数据

今天介绍一些测评类文章，主要看看AF2在抗体预测方面的表现。先来简要回顾一下Alphafold的历程。在2018年的CASP（Critical Assessment of protein Structure Prediction）竞赛中，DeepMind所属的AlphaFold取得了显著的成功，初步展示了AF对蛋白质结构预测的潜力，拿到了60分左右（百分制）。2020年，DeepMind发布了AlphaFold的升级版本——AlphaFold 2。这个版本在同年的CASP14竞赛中取得了突破性的成绩，准确率大幅提升，拿到了90分。2021年，AF2-multimer版本释放，AF2可以用于预测蛋白--蛋白复合物体系。而2023年说释放的AF-latest信息来看，AF已经可以预测蛋白质-小分子-核酸等等组成的复合物系统，但是遗憾的是这一版目前仍未被公开。

2024-01-09

3830

元旦快乐--2023 List

人工智能 list 模型设计优化

这篇文章介绍了如何注册、使用以及充分利用GPT，一个强大的人工智能语言模型。作者分享了关于V**和虚拟手机号码的注册技巧，以及使用GPT-4进行各种任务的方法，包括搜索、代码编写等。此外，文章还介绍了GPT的进阶应用，如AutoGPT和AgentGPT，以及它们的潜在价值。总之，GPT被视为一个不可或缺的工具，有望推动人工智能领域的创新，并引发对于学习和知识应该关注的方向的思考。

2024-01-02

1520

榕树集–量子计算

变量函数量子计算模型优化

相干伊辛机（Coherent Ising Machine, CIM）是一种基于实验物理学的计算机，用于解决组合优化问题，它使用相干光振荡器网络来模拟伊辛模型，实验室阶段目前能达到10万比特（2021年）。

2024-01-02

2800

榕树集–ChatGPT4的注册以及使用

网站编码插件服务语音

ChatGPT-4是由OpenAI开发的人工智能模型，相较于前一版本GPT-3.5，它具有更强大的语言理解和生成能力。GPT-4在处理复杂查询、提供更准确、更细致的回应方面有显著提升，其知识库也更为广泛。这使得它在从日常对话到技术支持等多种应用场景中更为有效。总体来说，GPT-4在语言处理的准确性和上下文相关性方面有重要进步。

2023-12-19

1.3K0

榕树集–年度开源LLM介绍

开源开发者模型数据 LLM

在2023年，Large Language Model（LLM）给了我们一点小小的GPT震撼，GPT在某些领域极速的提高的人类的生产效率，甚至于我觉得已经可以取代了一些普通的文职工作，之后的新一代文盲定义可以定义为不会使用AI model的人类。当然，我们未来也会推出一些基于AI生成内容。作为一个偏好开源的设计美学自媒体hhh，并不是购买不起GPT Apikey，而是觉得开源LLM更具有性价比。

2023-12-14

3400

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