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今天为大家介绍的是来自Hailong Li,Ka-Chun Wong和Hengtong Zhang团队的一篇论文。基于结构的生成方法在计算机辅助药物发现中至关重...
今天为大家介绍的是来自Lu Gan和An-Yuan Guo团队的一篇论文。联合疗法是一种有前景的治疗策略,用以提升免疫检查点阻断(ICB)的疗效;然而,预测有效...
今天为大家介绍的是来自Olivier Gevaert团队的一篇论文。通过合成数据训练机器学习模型可以缓解数据集成本高昂且具有挑战性时数据稀缺的问题。作者在这里展...
今天为大家介绍的是来自Kevin J. Verstrepen团队的一篇论文。食物风味的感知依赖于许多相互作用的化学化合物和外部因素,因此理解和预测它们颇具挑战性...
今天为大家介绍的是来自Michal Kosinski团队的一篇论文。作者设计了一系列语义幻觉和认知反思测试,旨在诱发直觉性但错误的反应。作者将这些任务(传统上用...
今天为大家介绍的是来自Jong Chul Ye团队的一篇论文。人工智能中基础模型的近期成功促使了大规模化学预训练模型的出现。尽管对于提供下游任务有用信息的大型分...
基于结构的虚拟筛选(SBVS)能够从大规模化合物库中快速识别潜在的活性分子。分子对接是SBVS中最常用的技术之一,它可以用于预测配体的结合姿态,描述蛋白质-配体...
今天为大家介绍的是来自Peter R. Girguis团队的一篇论文。解读基因与其基因组环境之间的关系是理解和工程生物系统的基础。机器学习在从大规模蛋白质序列数...
今天为大家介绍的是来自Ileana. M. Cristea团队的一篇论文。蛋白-蛋白相互作用(PPIs)推动细胞过程和对环境的反应,反映了细胞状态。在这里,作者...
今天为大家介绍的是来自Brenda M. Rubenstein团队的一篇论文。论文提出了一种创新方法,利用AlphaFold 2这一革命性的人工智能技术预测蛋白...
今天为大家介绍的是来自Alican Gulsevin团队的一篇论文。近期在计算工具方面的进展极大提升了对蛋白质结构预测的准确度。计算预测方法已经被用于许多可溶性...
今天为大家介绍的是来自Liwei Liu,Tingjun Hou和Yu Kang团队的一篇论文。基于深度学习的分子生成模型因其生成具有新颖结构和理想理化属性的分...
今天为大家介绍的是来自Hugo J. W. L. Aerts团队的一篇论文。深度学习中的基础模型特指一个在大量数据上训练的单一大型模型,作为各种下游任务的基础。...
今天为大家介绍的是来自Wenpin Hou和 Zhicheng Ji团队的一篇论文。在这里,作者展示了大型语言模型GPT-4可以准确地利用单细胞RNA测序分析中...
近日,哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学蒋庆华/许召春教授团队提出基于外周血免疫信号的癌症早期诊断新思路,研发了首个基于外周血免疫特征的多癌种早期诊断人工智能模型,...
今天为大家介绍的是来自Kaiming He团队的一篇论文。在这个有着大规模、多样化且希望较少偏差的数据集以及更加强大的神经网络架构的新时代,作者重新审视了十年前...
今天为大家介绍的是来自Janis Keuper团队的一篇论文。在过去几年里,视觉语言模型(VLMs)极大地改变了计算机视觉模型的格局,为我们开启了一系列激动人心...
今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇利用相互作用引导进行3D 分子生成的论文。深度生成模型具有加速药物设计的强大潜力。然而,由于数据有限,现有的生成模型常...
基于结构的药物设计中一项重要的任务是预测配体在靶体口袋中的结合姿态,然而当前已报道的打分函数通常受限于精度,或是局限于单一的输出,比如仅预测构象姿势的偏差(RM...
今天为大家介绍的是来自北京大学AI4S平台中心主任、信息工程学院陈语谦教授团队提出了一种基于跨域元学习的图注意网络Meta-GAT,它可以在少数样本上可靠地预测...
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