DiG

效率高、成本低,从单一结构到平衡分布,微软AI分子预测框架登Nature子刊

编辑 | 紫罗近年来,深度学习技术在分子微观结构预测中取得了巨大的进展。然而,分子的宏观属性和功能往往取决于分子结构在平衡态下的分布,仅了解分子的微观结构还远远不够。获得这些分布的传统方法,如分子动力学模拟,但这些方法昂贵又耗时。在此,来自微软研究院科学智能中心(Microsoft Research AI4Science)的研究人员,提出了一种可用于预测分子结构平衡分布的深度学习框架,称为分布式图分析器(Distributional Graphormer,DiG)。DiG 框架能够有效生成不同的构象,并提供状态密度
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