分子结构优化的精度直接决定了计算化学与分子设计任务的可靠性。研究人员提出了一种基于物理约束黎曼流形的去噪模型(R-DM),用于实现具有化学精度的分子结构优化。不...
抗体在现代医学中扮演核心角色,但目前尚无方法能够在完全计算机模拟的条件下设计出新的、针对特定表位的抗体。现有抗体发现依赖免疫实验、随机文库筛选或直接从患者体内分...
发现全新候选药物分子是药物开发的核心步骤。深度生成模型能够从学习到的概率分布中采样新分子结构,但其在药物发现中的实际应用取决于能否生成针对特定靶点的化合物。研究...
尽管mRNA新冠疫苗取得了巨大成功,但要将其应用拓展至更多疾病,仍需显著提升蛋白质表达水平与持续时间。研究人员提出了 GEMORNA,一种基于Transform...
在AI驱动药物发现的浪潮中,靶标感知分子生成模型被寄予厚望——它们理论上能精准锚定蛋白质靶标特征,高效生成具有潜在活性的新型化合物,大幅缩短早期药物研发周期。但...
在AI药物发现的浪潮中,如何在保证配体与蛋白结合能力的同时,兼顾形状相似性与化学多样性,一直是先导化合物优化的核心挑战。来自辉瑞机器学习研究团队的最新研究 Po...
在 AI 辅助药物设计的赛道上,3D 分子生成模型常陷入 “两难困境”—— 要么结构离谱(比如出现能量不稳的三元环),要么类药性拉胯(结合力强却难合成)。【现在...
期刊: Chemical Science 链接: https://doi.org/10.1039/d4sc07642g 代码: https://github.c...
该论文提出 GeoDirDock(GDD)方法,创新地将领域先验知识通过Geodesic引导融入扩散模型,解决传统盲扩散对接的结合位点定位与构象物理合理性问题。...
期刊: Science 链接: https://doi.org/10.1126/science.adv9817 代码: BioEmu 模型及推理代码: http...
期刊: arXiv 链接: https://www.arxiv.org/abs/2508.06364 代码: https://github.com/e-yi/A...
期刊: bioRxiv 链接: https://doi.org/10.1101/2024.12.10.627863 代码: https://github.com...
期刊: bioRxiv 链接: https://doi.org/10.1101/2025.08.01.668090 简介: 该论文提出了一种基于机器学习的通用模...
期刊: Communications Chemistry 链接: https://doi.org/10.1038/s42004-025-01635-7 代码: ...
期刊: Communications Chemistry 链接: https://doi.org/10.1038/s42004-025-01640-w 代码: ...
期刊: arxiv 链接: https://www.arxiv.org/abs/2508.02137 代码: https://github.com/GENTEL...
期刊: Communications Chemistry 链接: https://doi.org/10.1038/s42004-025-01610-2 简介: ...
期刊: arxiv 链接: https://www.arxiv.org/abs/2508.01195 简介: 本文提出了一个名为 Baishenglai(BSL...
期刊: Journal of Medicinal Chemistry 链接: https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.5c01...
期刊: Nature Biomedical Engineering 链接: https://doi.org/10.1038/s41551-025-01455-z...