分子生成 - 程序员宅基地

RDKit | 基于片段的分子生成（骨架A+骨架B）

基于双片段的分子生成导入库 import numpy as np from rdkit import rdBase, Chem from rdkit.Chem import AllChem, Draw, BRICS, Descriptors from rdkit.ML.Descriptors import MoleculeDescriptors print...

分子生成工具应用案例+流程 - Pocket Crafter

标签：深度学习药物设计分子生成

Pocket Crafter 成功构建了一个有效的端到端 3D 生成分子的实际应用的工作流程原型，用于探索新的化学骨架，代表了早期药物发现中识别新型活性化合物的一种有前途的方法。...这也是分子生成AI方法新的应用模式。

indigo-mg:分子生成工具

标签： Java

基于motif的分子生成工具 - DrugGPS 测评

标签：分子生成药物设计深度学习

DrugGPS（ a structure-based Drug design method that is Generalizable with Protein Subpocket prototypes）是针对口袋条件下的，基于motif的3D分子生成网络。其模型结构如下图：DrugGPS是基于他们之前开发的FLAG...

ICLR2023 | RetMol：基于检索的可控分子生成

标签： python 开发语言

主题：今天我们为大家分享一篇来自英伟达和莱斯大学研究团队的发表于“ICLR2023”的一篇分子生成的文章，作者提出了一种基于检索的分子生成框架，它可以使用仅满足部分目标属性的少量分子生成出满足所有所需属性的...

AI_Drug: 分子生成模型之VAE(一)

标签：大数据

VAE，分子生成模型，AI制药

基于结构的分子生成工具包

标签： AIDD

Structure based molecular generation package

TorchDrug教程--分子生成

标签：深度学习人工智能神经网络

TorchDrug教程--分子生成

ICML2020 | PGFS：如何保证生成分子是可合成的？强化学习来帮忙

标签：网络算法大数据

作者 | 董靖鑫审稿 | 程玉今天给大家介绍的是来自蒙特利尔算法研究所、克莱姆森大学等联合发表在ICML2020上的文章。在本文中，作者针对目前新型化学结构的生成方法不能确保所提出的分子...

分子生成领域的stable diffusion - GEOLDM

标签： stable diffusion 人工智能药物设计

分子生成和分子设计领域有了stable diffusion模型。GEOLDM的全称是Geometric Latent Diffusion Models，几何隐式扩散模型。与stable diffusion 一样，GEOLDM 是分子几何领域的第一个隐式扩散模型（简称：DM），由将...

【GNN报告】腾讯AI lab 徐挺洋：图生成模型及其在分子生成中的应用

标签：人工智能图生成 GNN

图生成在分子学应用和学习范式

2022-Deep generative molecular design reshapes drug discovery-分子生成设计重塑药物发现

标签：人工智能机器学习算法

随着科技的发展，人工智能（AI）和深度生成模型的最新进展和成就已经确立了其在医学应用中的实用性，特别是在药物发现和开发方面。为了正确应用人工智能，开发人员和用户面临着诸如要考虑哪些协议、要仔细检查哪些...

基于片段的3D分子生成扩散模型 - AutoFragDiff 评测

标签：扩散模型分子生成药物设计

传统的，基于口袋的3D分子生成网络的常用方法是自回归模式，模型放置原子和原子键是迭代的，逐个进行。但是这种方式会导致误差的积累，同时生成速度较慢，生成苯环分子也需要6个步骤。而使用基于分子片段的自回归...

RDKit | 基于多片段的分子生成（骨架A+骨架B+骨架C）

标签： python RDKit 化学信息学

基于多片段的分子生成导入库 import numpy as np import itertools from rdkit import rdBase, Chem from rdkit.Chem import AllChem, Draw, BRICS, Descriptors from rdkit.ML.Descriptors import