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使用幾何深度學習進行3D藥物分子設(shè)計的方法和應(yīng)用
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使用深度學習訓練3d藥物分子設(shè)計模型是一個非常有意思的研究，它涉及到空間構(gòu)象、坐標、平移、旋轉(zhuǎn)等。本文總結(jié)了使用幾何深度學習訓練3d藥物分子設(shè)計模型的方法（原文 doi: 10.1016/j.drudis.2024.104024), 具體可見：https://doi.org/10.1016/j.drudis.2024.104024，勘誤部分：https://molaical.github.io/erratum/G3DSBDD.html 相關(guān)書籍章節(jié) https://doi.org/10.1007/978-3-031-46238-2_23，具體來說如下： 1. 構(gòu)建3d藥物分子的圖表示，如：3d surface, 3d grid 和 3d graph. 2. 無論是3d分子對接、還是3d分子生成或者模擬，都可能涉及到分子的平移、旋轉(zhuǎn)和反映(reflection)等操作，因此，需要使用等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 3. 無論是3d分子對接、還是3d分子生成或者模擬，都需要生成合理的坐標或構(gòu)象，因此，基于深度學習的3d藥物設(shè)計需要使用 “生成模型” 的方法。 4. 目前，最基礎(chǔ)的生成模型，好像就6種： 1) 擴散模型 diffusion model 2）流模型 flow-based model 3）生成式對抗網(wǎng)絡(luò) generative adversarial networks (gans) 4）變分自編碼器 variational autoencoder (vae) 5）自回歸模型 autoregressive models 6）能量模型 energy-based models 5. transformer也可以做生成，但是它應(yīng)該是屬于高級混合型生成框架，原理類似于autoregressive models。 總的來說，使用深度學習訓練3d藥物分子設(shè)計模型的步驟： 構(gòu)建3d藥物分子的圖表示 --> 等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (選項) --> 設(shè)計使用合理的生成模型 --> 模型訓練。 具體原理和詳細內(nèi)容請見上述文章。 如果各位還有知道的人工智能基礎(chǔ)生成模型的方法，請留言介紹，學習一下，謝謝。 |
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