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Raul Ortega-Ochoa
Raul Ortega-Ochoa
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研究论文详述生成模型如何组织分子身份
一篇新研究论文探讨了分子生成模型如何在它们的潜在空间中组织化学身份。研究表明，这些模型将它们的表征划分为不同的区域，其排列方式取决于探测到的表征、身份约定、解码器随机性和比较指标。在训练过程中，局部化学组织得到巩固，而每个邻域的唯一分子身份数量则持续演变，这表明在能够可靠地导航这些生成空间之前，必须对其内部组织进行表征。
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新的生成模型加速药物发现的分子设计 · 跟踪 6 个来源
研究人员开发了几种先进的分子设计生成模型，专注于精度和效率。JoPMol 将基因表达数据与分子结构和性质相结合，用于个性化药物候选物发现。ConDitar-dev 利用口袋条件扩散和属性优化来生成具有强结合亲和力和有利 ADMET 性质的分子，并在识别药物候选物方面取得了实验成功。SEGO 是一个样本高效的贝叶斯优化框架，显著减少了寻找有前景分子所需的评估次数，使分子优化更接近直接的实验反馈。