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2021年12月

• 12.11 15:34:09
  发表了文章 2021-12-11 15:34:09

  Nat. Aging︱老药新用发现——西地那非有助于预防或治疗老年痴呆

  Nat. Aging︱老药新用发现——西地那非有助于预防或治疗老年痴呆

  
• 12.11 15:31:40
  发表了文章 2021-12-11 15:31:40

  NeurIPS-21 | MGSSL: 基于官能团的分子属性预测图网络自监督预训练

  NeurIPS-21 | MGSSL: 基于官能团的分子属性预测图网络自监督预训练

  
• 12.11 15:27:55
  发表了文章 2021-12-11 15:27:55

  一小时讲懂图神经网络在分子上的应用

  一小时讲懂图神经网络在分子上的应用

  
• 12.11 15:23:20
  发表了文章 2021-12-11 15:23:20

  Nat. Commun.｜概率蛋白质序列模型的生成能力

  Nat. Commun.｜概率蛋白质序列模型的生成能力

  
• 12.11 15:08:05
  发表了文章 2021-12-11 15:08:05

  用于分子生成的数据高效性图语法学习

  用于分子生成的数据高效性图语法学习

  
• 12.11 15:02:15
  发表了文章 2021-12-11 15:02:15

  CIKM 2021 | 基于IPCA的多属性分子优化

  CIKM 2021 | 基于IPCA的多属性分子优化

  
• 12.11 14:58:16
  发表了文章 2021-12-11 14:58:16

  Sci. Adv. | 新算法识别治疗肺动脉高压的候选抗癌药物

  Sci. Adv. | 新算法识别治疗肺动脉高压的候选抗癌药物

  
• 12.11 14:55:00
  发表了文章 2021-12-11 14:55:00

  J. Cheminform. | DrugEx v2：多重药理学中基于pareto的多目标强化学习的药物分子从头设计...

  J. Cheminform. | DrugEx v2：多重药理学中基于pareto的多目标强化学习的药物分子从头设计...

  
• 12.11 14:49:51
  发表了文章 2021-12-11 14:49:51

  ICLR 2022 under review｜化学反应感知的分子表征学习

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• 12.11 14:37:55
  发表了文章 2021-12-11 14:37:55

  NeurIPS 2021 | 通过动态图评分匹配预测分子构象

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• 12.11 14:30:33
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  QUARK的增强版C-QUARK问世，有效提升蛋白质结构从头预测精度

  QUARK的增强版C-QUARK问世，有效提升蛋白质结构从头预测精度

  
• 12.11 14:28:11
  发表了文章 2021-12-11 14:28:11

  Nat. Commun. | 从单细胞转录组数据中学习可解释的细胞和基因签名嵌入

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• 12.11 14:24:14
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  Nat. Commun. | msiPL：质谱数据分析的新工具

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• 12.11 14:20:17
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  Nat. Mach. Intell. | 探索稀疏化学空间的化学语言模型新策略

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• 12.11 14:16:10
  发表了文章 2021-12-11 14:16:10

  Commun. Biol. | 人工智能加速抗生素发现

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• 12.11 14:13:43
  发表了文章 2021-12-11 14:13:43

  Nat. Commun. | 可多层次预测多肽-蛋白质相互作用的深度学习框架

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• 12.11 14:11:11
  发表了文章 2021-12-11 14:11:11

  Chem. Sci. | 3D深度生成模型进行基于结构的从头药物设计

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• 12.11 14:07:48
  发表了文章 2021-12-11 14:07:48

  Nat. Biotechnol. | 人工智能药物研发在中国蓬勃发展

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• 12.11 14:04:52
  发表了文章 2021-12-11 14:04:52

  Nat.Commun.|使用基于注意力机制的多标签神经网络预测并解释12种RNA修饰

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• 12.11 14:01:58
  发表了文章 2021-12-11 14:01:58

  BIB | 深度学习生物医学命名实体识别综述

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• 12.11 13:57:23
  发表了文章 2021-12-11 13:57:23

  IJCAI 2021 医药AI必读论文推荐

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• 12.11 13:53:14
  发表了文章 2021-12-11 13:53:14

  Arxiv | 预测新型蛋白质间相互作用的图神经网络模型

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• 12.11 13:51:19
  发表了文章 2021-12-11 13:51:19

  Advanced Sci | 打破生成式深度学习限制：低量数据下的“one-shot”药设计法

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• 12.11 13:48:37
  发表了文章 2021-12-11 13:48:37

  Nat.Commun. | AI指导发现炎症性肠病保护治疗方法

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• 12.11 13:45:41
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  ICML2021 | 自提升策略规划真实且可执行的分子逆合成路线

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• 12.11 13:41:59
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  DGL v0.7正式发布

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• 12.11 13:39:44
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  下一站：AlphaDrug？

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• 12.11 13:35:54
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  PNAS | 理解单个神经元在深度神经网络中的作用

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• 12.11 13:29:25
  发表了文章 2021-12-11 13:29:25

  让子弹飞 | 院士深度解析Alphafold DB的未来影响

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• 12.11 13:25:28
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  PennyLane | 用于量子计算机可微分编程的跨平台Python库

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• 12.11 13:20:17
  发表了文章 2021-12-11 13:20:17

  Qiskit | IBM开源量子计算SDK

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• 12.11 13:18:50
  发表了文章 2021-12-11 13:18:50

  Psi4 ：开源量子化学程序

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• 12.11 13:15:28
  发表了文章 2021-12-11 13:15:28

  PySCF :基于Python的化学模拟框架

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• 12.11 13:12:34
  发表了文章 2021-12-11 13:12:34

  GitHub 3.6k Satr自监督学习(Self-Supervised Learning)资源你值得拥有！

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• 12.11 01:31:26
  发表了文章 2021-12-11 01:31:26

  arXiv | 图表示方法驱动大分子计算研究

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• 12.11 01:29:13
  发表了文章 2021-12-11 01:29:13

  Nat.Commun. | DeepAccNet：基于深度学习的准确性估计改善蛋白质结构优化

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• 12.11 01:26:24
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  NIPS2020 | DiffGCN：利用微分算子和代数多重网格池化优化图卷积

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• 12.11 01:23:42
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  UniT | Facebook发布全新智能通用Agent！

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• 12.11 01:22:26
  发表了文章 2021-12-11 01:22:26

  MolCLR | 对比学习在分子图表示任务中大有作为

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• 12.11 01:20:33
  发表了文章 2021-12-11 01:20:33

  AI教父Hinton胶囊模型又出新作——胶囊如何表示视觉层次结构

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• 12.11 01:12:45
  发表了文章 2021-12-11 01:12:45

  Nat. Biotechnol.| 基于生物活性建模识别抗SARS-CoV-2药物

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• 12.11 01:09:45
  发表了文章 2021-12-11 01:09:45

  Nat. Mach. Intel. | 深度学习连提取冷冻电镜图蛋白质动力学信息都搞定了！

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• 12.11 01:08:25
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  J. Cheminform. | GraphSol：预测接触图助力蛋白质溶解度预测

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• 12.11 01:06:22
  发表了文章 2021-12-11 01:06:22

  Drug Discovery Today | 频繁命中化合物机制探究：PAINS规则的局限性

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• 12.11 01:03:55
  发表了文章 2021-12-11 01:03:55

  Genome Biology | 药物基因组学数据库

  Genome Biology | 药物基因组学数据库

  
• 12.11 01:02:09
  发表了文章 2021-12-11 01:02:09

  针对阿片类药物使用障碍的药物重定位

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• 12.11 00:58:17
  发表了文章 2021-12-11 00:58:17

  Nat. Mach. Intel. | IBM RXN: 深度学习在化学反应分类上大放异彩

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• 12.11 00:55:57
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  MIT | 一种可解释的PPI预测模型

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• 12.11 00:51:27
  发表了文章 2021-12-11 00:51:27

  Science | 以功能为核心的蛋白质设计

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• 12.11 00:49:26
  发表了文章 2021-12-11 00:49:26

  AI促进药物发现：未来是多细胞研究

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