世界上第一個基于網絡的用于存儲、管理和共享描述生物大分子間復雜相互作用的片段分子軌道計算數據集的公共數據庫——FMO數據庫。 背景介紹 了解蛋白…… Continue reading →

薛定諤公司和UCSF的研究者通過2個靶點的回顧性實驗及1個靶點的盲測，展現了主動學習技術降低對接成本的強大能力，僅略損失hits召回率，使超大規…… Continue reading →

RealVS是一種可以顯著提高top hits的精度的新方法，并能學習與生物活性相關的可解釋的關鍵子結構。 背景介紹 虛擬篩選(VS)是一種用于…… Continue reading →

雖然神經網絡在許多分子建模和結構特性預測任務中表現優秀，但難以泛化到域外樣本。本文利用證據性的深度學習來量化不確定性。證明了不確定性度量能夠用來…… Continue reading →

一種基于深度學習的多肽-蛋白質相互作用(PepPIs)預測框架(CAMP)，包括了多肽-蛋白質相互作用預測和相應的多肽結合殘基識別。 背景介紹 …… Continue reading →

Pharmacoprin是一種高分辨率的藥效團指紋，可對分子的呈現、類型和藥效團特征之間的關系進行編碼。 背景介紹 目前，指紋已成為編碼化合物結…… Continue reading →

機器學習在析氫反應 (HER) 電催化的應用處于早期。本文介紹了機器學習輔助識別基于高性能過渡金屬 (TM) 的 HER 電催化劑的最新進展，重…… Continue reading →

一種集成了多個深度學習和基于協同進化的接觸圖方法——C-QUARK，在非同源蛋白結構建模領域取得了極大進展，正確折疊的蛋白數量是其他方法的6倍?！?Continue reading →

一種適用于大規模虛擬篩選的機器學習管道，可處理不斷增加的類藥化合物庫，并區分真陽性和假陽性。 背景介紹 在過去的數十年里，虛擬篩選技術在藥物發現…… Continue reading →

通過掃描探針顯微鏡(SPM)來對手性分子納米結構成像的技術備受關注。本文采用的機器視覺模型能識別SPM圖中的手性模式并在兩個超分子組成的分子SP…… Continue reading →