來自香港科技大學的研究者們綜述了針對馬爾可夫狀態模型（MSMs）在研究蛋白功能動力學中的挑戰及代表性的基于機器學習的解決方案。 概述 馬爾可夫狀…… Continue reading →

一種基于幾何結構軟件和深度學習的新框架DeepPocket，用3D卷積神經網絡對Fpocket識別的口袋重新評分后能發現蛋白表面的空腔。 背景介…… Continue reading →

背景介紹 在有機合成領域，化學家不僅要知道合成分子的步驟和順序，還要知道反應條件，并希望每步反應的產率足夠高。對于化學家來說，理解高維反應數據的…… Continue reading →

引言 傳統的計算方法已在化學反應領域得到廣泛應用，例如，QM模擬化學鍵的生成和斷裂，QM/MM和FMO處理涉及生物分子的反應體系等。由于可以計算…… Continue reading →

背景介紹 設計變構調節劑，需要先了解蛋白質的哪些部分可以與配體實現高親和力結合。然而，這是一項艱巨的任務，尤其在結合位點處于“隱藏”的情況下，將…… Continue reading →

背景介紹 隨著機器學習(ML)軟件(scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等)的廣泛使用以及圖形處理單元成本和速度的不斷…… Continue reading →

背景介紹 Molecular Transformer是當前最先進的反應預測技術，模型的輸入是反應物和化學結構的文本表示，模型執行機器翻譯預測最可…… Continue reading →

引言 在最近的CASP14上，DeepMind給出了非常精確的預測(即AlphaFold 2)。本文作者探索了結合相關思想的網絡體系結構，并在一…… Continue reading →

引言 在這個生化環材領域人才瘋狂內卷的時代，人工智能的加速發展，再一次改變著人類的生活軌跡及研究進程，至此，內卷的路越走越遠，越來越卷…… 這不…… Continue reading →

背景介紹 高精度的蛋白質結構預測，有助于從分子水平上理解生物過程。在過去的幾年中，由于深度卷積殘差網絡(ResNet)以及最近在AlphaFol…… Continue reading →