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本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军、谢昌谕团队发表的论文。该研究提出了一个名为mRNABERT的通用mRNA基础模型,旨在解决mRNA序列设计中的训练数据匮乏和全长...
大家好,今天为大家分享一篇最近发表在Nature Chemistry上的文章,题目为Discovery of highly fluorescent co...
准确的蛋白质结构预测对于理解蛋白质功能与推动生物医学研究至关重要。然而,随着蛋白质序列数据库规模迅速扩张并频繁更新,保持 AlphaFold 结构模型与最新序列...
药物发现是一个跨越生物学、化学、药理学和计算科学的复杂、迭代过程。人工智能(AI)可以加速这一过程,但往往与生物学现实不完全契合。针对这一问题,南洋理工大学研究...
在癌症治疗中,药物联合疗法常被用于克服单药治疗效果有限的问题。虽然已有多个用于体外药物协同筛选与评估的工具,但缺乏用于体内联合实验的综合统计分析方法。为此,研究...
通过对杂环芳基类药物及生物活性分子进行计算机模拟反应以实现骨架编辑(如嘧啶杂环转换为咪唑杂环),构建了虚拟的骨架编辑杂环芳香化合物库,并通过量化编辑后骨架在数据...
深度学习已经在化学研究中展现出巨大的影响力,能够加速对复杂化学体系的发现与理解。然而,由于聚合物结构高度复杂,聚合物化学尚缺乏统一的深度学习框架。现有的自监督学...
在人工智能驱动结构生物学发展的浪潮中,蛋白质复合物结构预测是一个关键且极具挑战性的交叉前沿研究问题。近日,我院张贵军教授团队与西湖大学工学院曾坚阳教授团队合作,...
然而,Jnana Therapeutics的Dean G Brown近期发表于《药物化学杂志》的综述文章通过对2020至2024年间美国FDA批准的104种小分...
ChEMBL数据库汇总全球的药物信息,串联"适应症-靶点-结构"关联数据,便于研究人员筛选、快速锁定候选化合物,如老药新用、AI预测成药概率及临床试验分析如临床...
在高度互联的生命体系中,诸如转录因子与 DNA 的结合、蛋白质之间的相互作用等复杂过程,都依赖“网络生物学”来理解。然而回到二十多年前,那时只有少量(而且大多是...
生成式基因组模型正在迅速提升可设计生物系统的复杂度。然而,如何精准地控制模型生成具有特定功能的全新序列,仍然是一个主要挑战。研究人员展示了 Evo——一种基因组...
人类基因组包含大量控制基因活性与生物功能的复杂调控元件。构建能够高效处理长序列输入的大窗口基础模型,是理解多层级、复杂顺式调控景观的关键挑战。研究人员提出 Om...
揭示抗体重链(IGH)与轻链(IGK、IGL)的正确配对,对于研究抗体反应、多克隆免疫谱构建、B 细胞克隆追踪以及抗体工程都至关重要。然而,传统测序技术通常只能...
mRNA 已成为重要的治疗性分子类别。近期,一项由人工智能(AI)驱动的框架被提出,可设计具有更高稳定性和更强翻译效率的 mRNA 序列。该方法被称为 “RNA...
近日,诺贝尔化学奖得主David Baker团队发表了一篇预印版论文《Computational design of pH-sensitive binders》...
药物诱导性肝损伤(DILI)仍然是药物研发中最严峻的问题之一,不仅威胁患者安全,还导致临床试验失败和药物撤市。研究人员构建了 ToxPredictor,一个整合...
在哥本哈根举行的"衰老研究与药物发现"会议上,来自诺和诺德和礼来公司的两位演讲者提出了一个令听众振奋的观点:GLP-1受体激动剂(GLP-1s)——这类治疗肥胖...
研究人员提出了一种基于伪数据(pseudodata)的分子结构生成模型,用于探索真实世界中尚未被实验或数据库记录的未知化学物质。该方法通过从实验质谱谱图中自动构...
本文介绍一篇来自浙江大学谢昌谕和侯廷军团队联合乐普医疗团队发表的论文。该研究提出了一个深度融合合成规划的生成式流网络模型 SynGFN,能够在可合成化学空间中高...
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