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MolAICal新蟲(chóng) (初入文壇)
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[資源]
一篇擴(kuò)散模型的Nature Machine Intelligence論文和Elsevier上的深度學(xué)習(xí)藥物書(shū)籍
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各位好， 1. 之前在論壇中推薦了 “使用幾何深度學(xué)習(xí)進(jìn)行3d藥物分子設(shè)計(jì)的方法和應(yīng)用”：http://m.gaoyang168.com/t-16189317-1，本課題組設(shè)計(jì)了新的自適應(yīng)擴(kuò)散模型，提出自適應(yīng)自回歸擴(kuò)散方法（adaptive autoregressive diffusion approach），開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練出hudiff深度學(xué)習(xí)模型，包含針對(duì)常規(guī)抗體的hudiff-ab與納米抗體的 hudiff-nb兩個(gè)核心模塊。發(fā)表在nature machine intelligence上，文章題目：an adaptive autoregressive diffusion approach to design active humanized antibodies and nanobodies, Nature Machine Intelligence (2025), https://www.nature.com/articles/s42256-025-01120-9 ，文章可以從附件中下載 ，歡迎討論。 2. 并編著一本深度學(xué)習(xí)藥物設(shè)計(jì)書(shū)籍《deep learning in drug design: methods and applications》，鏈接：https://doi.org/10.1016/c2023-0-52311-0 或 https://www.sciencedirect.com/book/9780443329081 或 https://shop.elsevier.com/books/deep-learning-in-drug-design/bai/978-0-443-32908-1 書(shū)籍有版權(quán)問(wèn)題，應(yīng)該可以通過(guò)學(xué)校訂閱的數(shù)據(jù)庫(kù)下載。歡迎討論。 全書(shū)分為23章： part 1: deep learning theories and methods for drug design 1. chapter 1 molecular representations in deep learning 2. chapter 2 cnns in drug design 3. chapter 3 gnns in drug design 4. chapter 4 rnns and lstm in drug design 5. chapter 5 deep reinforcement learning in drug design 6. chapter 6 transformer and drug design 7. chapter 7 generative models for drug design 8. chapter 8 geometric graph learning for drug design 9. chapter 9 self-supervised learning for drug discovery 10. chapter 10 transfer learning and meta-learning for drug discovery 11. chapter 11 explainable artificial intelligence for drug design models 12. chapter 12 large models in drug design part 2: deep learning applications in drug design 13. chapter 13 deep learning for protein secondary structure prediction 14. chapter 14 deep learning in protein structure prediction 15. chapter 15 deep learning for affinity prediction and interface prediction in molecular interactions 16. chapter 16 deep learning for complex structure prediction in molecular interactions 17. chapter 17 deep learning in chemical synthesis and retrosynthesis 18. chapter 18 deep learning for adme prediction 19. chapter 19 deep learning for toxicity prediction 20. chapter 20 deep learning for tcr-pmhc binding prediction 21. chapter 21 deep learning for b-cell epitope prediction and receptor-antigen binding prediction 22. chapter 22 deep learning for antigen-specific antibody design 23. chapter 23 ethical and regulatory of artificial intelligence in drug design |
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2025-10-02 18:51:36, 9.3 M
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2025-10-16 05:50
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