从头设计抗体,腾讯、北大团队预训练大语言模型登Nature子刊
编辑 | KXAI 技术在辅助抗体设计方面取得了巨大进步。然而,抗体设计仍然严重依赖于从血清中分离抗原特异性抗体,这是一个资源密集且耗时的过程。为了解决这个问题,腾讯 AI Lab、北京大学深圳研究生院和西京消化病医院研究团队提出了一种预训练抗体生成大语言模型 (PALM-H3),用于从头生成具有所需抗原结合特异性的人工抗体 CDRH3,减少对天然抗体的依赖。此外,还设计了一个高精度的抗原-抗体结…- 9
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药物-靶标亲和力预计,上科大团队开发了一种Transformer编码器和指纹图谱相连系的要领
编辑 | 萝卜皮药物与靶标之间的连系亲和力的预计对于药物发现至关重要。然而,现有要领的准确性仍需提高。另一方面,大多数深度进修要领只关注非共价(非键合)连系份子系统的预计,而忽略了在药物开发领域越来越受到关注的共价连系的情况。上海科技大学的钻研团队提出了一种新的基于注意力的模型,称为 TEFDTA (Transformer Encoder and Fingerprint combined Pred…- 4
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可预计蛋白质-配体连系亲和力,之江实验室&百度&港科大团队开发鉴于曲率的自顺应图神经网络
编辑 | 萝卜皮准确预计蛋白质和配体之间的连系亲和力对于药物发现至关重要。图神经网络(GNN)的最新进展在进修蛋白质-配体复合物的表示以估计连系亲和力方面取得了重大进展。为了提高 GNN 的性能,经常需要从几许角度钻研蛋白质-配体复合物。虽然「现成的」GNN 可以包含分子的一些基本几许布局,例如间隔和角度,通过将复合体建模为同亲图,这些解决方案很少考虑更高级别的几许属性,例如曲率和同源性,以及异亲…- 37
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