我的 2023 年春播计划
过了惊蛰之后，万物萌动，看到园林工人正在整饬路旁的花圃，我的心里也跟着躁动起来，想着非要在阳台上种点什么才好，于是在一番调查与纠结之后确定了这篇春播计划。
文献总结｜DrugEx v3：使用基于图 Transformer 的强化学习进行以分子骨架为约束的药物设计
本文介绍 2023 年发布在 Journal of Cheminformatics 上的一篇文章，文章原标题为 DrugEx v3: scaffold‑constrained drug design with graph transformer‑based reinforcement learning，文章介绍了使用包括 Transformer 和 LSTM 模型实现以分子骨架为约束的药物设计的方法并对比了使用 SMILES 与图两种方式的分子表示在分子生成中的区别。
文献总结｜用于从蛋白序列进行药物设计的深度生成模型
本文介绍 2023 年发布在 Journal of Cheminformatics 上的一篇文章，文章原标题为 Deep generative model for drug design from protein target sequence，文章设计了一种基于 GAN 的蛋白配体分子生成模型，该模型只需要获取氨基酸序列的信息就可以生成相应蛋白口袋的配体。
在明清小说中索隐：读《中国叙事学》
浦安迪的《中国叙事学》是一本讨论中国叙事传统和明清小说的小书，页数并不多，不消四五天即可翻完。虽然这是一本学术著作，但语言流畅、分析丝丝入扣，读起来时并不觉得枯燥乏味，反而觉得酣畅淋漓。书题虽为《中国叙事学》，但全书中专门论述 …
文献总结｜通过连接感知模版挖掘实现从头生成分子
本文介绍由中科大于 2023 年发布在 ICLR 2023 上的一篇文章，文章原标题为 De Novo Molecular Generation via Connection-aware Motif Mining，文章提出了一种从分子数据集中挖掘模版结构的算法，同时设计了一种通过组合模版结构实现分子生成的模型。
春日漫步小记
五六天前刚起了几阵沙尘暴，入眼的一切都是黄蒙蒙的。黄沙中的行人都拉紧着衣服、戴着口罩，可能是为了防沙，也可能是为了防病毒。唯一不避风沙的只有两旁的行道树，经冬之后满是枯枝，更添了几分萧索。就是在这样一片了无生气之中，竟在 …
文献总结｜使用等变扩散模型进行基于结构的药物设计
本文介绍由洛桑联邦理工学院等研究单位于 2022 年发布在 arXiv 上的一篇文章，文章原标题为 Structure-based Drug Design with Equivariant Diffusion Models，文章首次将等变扩散模型用于基于结构的药物设计，实现针对特定的蛋白靶点生成多样且具有高亲合力的的配体分子。
为 Pelican 博客加入搜索功能
博客上的文章越来越多了，靠文章 tag 来检索文章总是有些麻烦，不妨为博客配置一个搜索功能吧。在中文互联网上搜索不到半点配置 Pelican Search 的相关信息，希望这篇文章能帮到后来人。
文献总结｜为蛋白质口袋定制分子：用于基于结构药物设计的 Transformer 分子生成方法
本文介绍由微软研究团队于 2022 年发布在 arXiv 上的一篇文章，文章原标题为 Tailoring Molecules for Protein Pockets: a Transformer-based Generative Solution for Structured-based Drug Design，文章使用 Transformer 构建了一种能够获取受体 3 维信息的分子生成模型 TamGent，其中分子生成部分使用了预训练模型，避免了训练数据有限的问题。
文献总结｜MolGPT：使用 Transformer 解码器模型实现分子生成
本文介绍于 2022 年发表在 Journal of Chemical Information and Modeling 上的一篇文章，文章原标题为 MolGPT: Molecular Generation Using a Transformer-Decoder Model，在 GPT 模型已经在自然语言处理领域得到了成功应用的背景下，这篇文章首次将 GPT 模型应用于完成分子生成的任务，实现了分子性质和结构两个方面的优化。