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 …
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 …
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。
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。
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。
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。
本文介绍于 2010 年发表在 Journal of Chemical Information and Modeling 上的一篇文章,文章原标题为 Computationally Efficient Algorithm to Identify Matched Molecular Pairs (MMPs) in Large Data Sets,文章介绍了一种在大规模数据中识别匹配分子对的算法,这种算法也就是目前用于生成匹配分子对的最常用方法。
突然想把豆瓣图书信息插入到文章中,便于在博客里记录阅读笔记。寻找了一圈无果,只好自己动手写个插件,也正好研究了下 Pelican 插件的工作方式。
本文介绍于 2022 年发表在 Nature Machine Intelligence 上的一篇文章,文章原标题为 Large-scale chemical language representations capture molecular structure and properties,文章使用大量来自 PubChem 和 ZINC 的分子训练了基于 Transformer 的化学语言模型,该模型将原始的 SMILES...
去年购置了一个服务器,由于后来太忙,一直没有时间折腾,终于有一段空闲的时间了,就尝试把我的 Pelican Blog 从 GitHub Pages 搬迁到服务器上,再通过 Nginx 部署我的站点。
本文介绍于 2021 年发表在 Journal of Cheminformatics 上的一篇文章,文章原标题为 Molecular optimization by capturing chemist’s intuition using deep neural networks,文章使用通过 MMP 算法生成的分子对数据和分子性质数据训练了 Transformer 和 seq2seq 等模型,这些模型能够通过结构改造得到具有目标性质的分子。