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Junjie Wang
Junjie Wang
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MolPIF模型统一了连续和离散的分子生成
研究人员开发了MolPIF，这是一种新颖的参数插值流模型，旨在统一分子设计中连续原子坐标和离散原子类型的生成。该方法通过在参数空间中插值分布来解决当前深度生成模型的局限性，理论上可以优化连续和离散的分子变量。在CrossDocked2020数据集上，MolPIF在结合亲和力、化学有效性和几何保真度方面表现优于现有方法，有望应用于药物设计中的先导化合物优化。
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EvoEGF-Mol 通过统一的分子表示推进基于结构的药物设计
研究人员开发了 EvoEGF-Mol，一种用于基于结构的药物设计的新方法，该方法在一个框架内统一了原子坐标和化学类别的表示。该方法使用复合指数族分布，并在 Fisher-Rao 度量下沿着指数测地线演化。EvoEGF-Mol 通过采用动态集中分布和渐进参数细化架构来解决轨迹崩溃问题，在药物设计基准测试中取得了高精度。