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有效的分子表征在药物开发中至关重要。分子的复杂性质需要综合的多视图表征,包括1D, 2D和3D特征,以捕捉不同的视角。获得包含这些不同结构的表征对于全面理解药物...
新型分子和材料的设计是推动科技进步的重要驱动力,特别是在能源存储、合金设计、二维材料以及药物发现等领域。尽管传统生成式模型在分子设计方面取得了一定进展,但生成无...
2024年8月8日,Recursion和Exscientia宣布已达成最终协议,将两家公司合并。参见 两家顶尖AI制药公司合并,打造具备端到端能力的全球药物发现...
自监督学习在分子表征学习中起着重要的作用,因为标记的分子数据通常在许多任务中受到限制,例如化学性质预测和虚拟筛选。然而,现有的分子预训练方法大多集中在分子数据的...
2024年9月,人工智能生物学初创公司Chai Discovery宣布从重量级公司Thrive Capital和OpenAI那里筹集了近3000万美元,用于将人...
在大语言模型时代,自然语言将成为人机交互的关键媒介。在生物化学领域,诸如性质预测和分子挖掘等任务至关重要,但在技术上具有挑战性。在自然语言和化学语言中架起分子表...
2024年9月,查尔斯河实验室CADD领域高级研究负责人David E. Clark等人在Drug Discovery Today上发表综述Caught bet...
了解蛋白质与蛋白质、药物和其他生物分子的相互作用,对于破译生物学过程背后的分子机制和开发新的治疗策略至关重要。
2024年9月5日,DeepMind发布AlphaProteo,这是其首个用于设计新型高强度蛋白质结合物的人工智能系统,可作为生物和健康研究的基石。
分子性质预测(MPP)在药物发现过程中起着至关重要的作用,为分子评价和筛选提供了有价值的见解。尽管深度学习在这一领域取得了许多进展,但它的成功往往取决于大量标记...
耐药病原体的出现是对人类健康的巨大挑战。抗菌肽(Antimicrobial peptides,ABP)又称宿主防御肽,是机体免疫防御系统的重要组成部分,表现出多...
近年来,由于机器学习的发展与蛋白质序列和结构数据的积累,蛋白质设计发生了巨大的革新。这些由于技术革新而产生的新方法有望突破自然和实验进化的限制,加速生成用于生物...
机器学习,尤其是深度学习的最新进展,为计算生物学中的复杂问题提供了强大的预测模型。然而,随着模型复杂性的增加,解释这些模型的行为变得尤为重要。
2024年8月8日,癌症临床人工智能应用领域的全球领先企业Paige与微软合作,推出了第二代Virchow--百万级癌症基础模型。
2024年8月9日,Nature Methods推出特刊《Embedding AI in biology》,重点介绍了创新的新方法(如生成式人工智能和大型语言模...
耀速科技(Xellar Biosystems)近日宣布完成亿元级人民币天使+轮融资。该轮融资由鼎泰集团(TriApex) 领投,正轩投资、天图投资跟投,老股东君...
尽管分子表示学习最近取得了显著进展,但其有效性是建立在训练图和测试图来自相同分布的假设上的。而在实际应用中,测试数据集通常与分布外(OOD)样本混合在一起,使得...
2024年8月9日,Nature Methods推出特刊《Focus on advanced AI in biology》,介绍了基于人工智能的先进方法如何正在...
蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络是自动标注蛋白质功能的关键。由于同一组蛋白质存在多个PPI网络,这些网络从不同方面捕获特性,因此有效利用这些异构网络是一项具...
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