图神经网络因其对图结构数据的强大表达能力而受到越来越多的关注,但它们仍然因为缺乏可解释性而受到质疑。当前可解释性人工智能方法受限于数据集,仅在社交网络等现实世界...
本文介绍由哈佛医学院的Martin Hemberg和韩国延世大学生命科学与生物技术学院生物技术系的Insuk Lee共同通讯发表在Nucleic Acids R...
本文介绍由Yueshan Li, Liting Zhang, Yifei Wang, Jun Zou共同在nature communications上发表题为“...
近日,湖南大学DrugAI实验室在Nature子刊《Nature Machine Intelligence》上发表名为”Accurate prediction ...
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、碳硅智慧和腾讯量子实验室联合发表在Acta Pharmaceutica Sini...
今天给大家带来的是Paul Beroza、James J. Crawford 于2022年10月发表在nature communications上的《Chemi...
本文介绍由美国俄亥俄州立大学医学院Qin Ma副教授团队和美国密苏里大学哥伦比亚分校许东教授团队联合发表在Nature Communications的研究成果。...
今天给大家介绍由厦门大学刘向荣教授团队发表在Bioinformatics上的文章,文章提出一个用于DDI预测的链接感知图注意网络,称为LaGAT。该模型能够基于...
3D分子构象生成指的是给定2D分子图,生成对应的稳定3D分子构象,即生成每一个原子的坐标。相对于传统的基于实验或者数值计算的方法,基于机器学习的方法具有计算速度...
今天给大家带来的是洛桑联邦理工学院(EPFL)联合微软研究院Max Welling课题组、牛津、剑桥、康奈尔等团队于2022年10月发表在arxiv上的预印本《...
本文介绍由清华大学生命科学学院生物信息学教育部重点实验室、北京结构生物学高级创新中心和生物结构前沿研究中心、合成与系统生物学研究中心的Qiangfeng Cli...
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工大学的Gisbert Schneider等人的关于几何深度学习的综述《Structure-based Drug Design W...
本文介绍由浙江大学基础医学院的郭国骥、韩晓平和良渚实验室的王晶晶共同通讯发表在 Nature Genetics 的研究成果:目前研究人员在生成和分析基因组方面做...
此次为大家分享的是来自Nature Communiations 上的一篇题为”Predicting the structure of large protein...
今天给大家介绍的是美国基因组医学研究所,勒纳研究所,克利夫兰诊所及美国纽约州伊萨卡康奈尔大学威尔细胞与分子生物学研究所等机构在nature biotechnol...
今天给大家介绍的是麻省理工学院林肯实验室、电子研究实验室等机构发表在arxiv上的预印文章《Antibody Representation Learning f...
本文介绍由华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验室/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林/张凯团队在Briefings in Bioinformatics上...
今天给大家介绍的是来洛桑联邦理工学院、MIT等团队2022年10月发表在Arxiv上的预印本《Equivariant 3D-Conditional Diffus...
今天给大家介绍的是来自北京大学机器学习基础研究实验室和微软在arXiv发表的预印本《ONE TRANSFORMER CAN UNDERSTAND BOTH 2D...
本文介绍由哈尔滨工业大学蒋庆华教授团队于2022年10月17日发表在英国牛津大学出版社《Nucleic Acids Research》期刊的最新研究成果Deep...
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