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    Nat. Mach. Intell. | 使用属性评估中的高效查询优化分子

    本文介绍由美国IBM研究院的Pin-Yu Chen和Payel Das共同通讯发表在 Nature Machine Intelligence 的研究成果:本文作者提出了一个通用的基于查询的分子优化框架,query-based molecule optimization framework(QMO),其利用了分子自动编码器的潜在嵌入。QMO基于高效查询,在一组分子性质预测和评估指标的外部指导下,改进输入分子的期望性质。在相似性约束下优化有机小分子药物相似性和溶解度的基准任务中,QMO优于现有的方法。此外,作者还展示了QMO在两个新的具有挑战性的任务中的性能:(1) 优化现有潜在的SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂,使其具有更高的亲和力;(2) 改进已知的抗菌肽以降低毒性。QMO的结果与外部验证的结果高度一致,为解决具有约束的分子优化问题提供了一种有效的方法。

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