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DrugAI创办者，致力于数据和AI驱动的药物研发。

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人工智能、编程语言
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KDD 2022| 使用约束能量模型的抗体CDR 设计
这次为大家分享的是来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Jimeng Sun教授团队发表在KDD一篇上名为《Antibody Complementarity Determining Regions (CDRs) design using Constrained Energy Model》的文章。近年来涌现出许多计算设计抗体CDR环的工...
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2022-09-25 01:09:57
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基于3D等变图转换的条件抗体设计
今天给大家介绍的是来自北京人工智能研究院、北京信息科学与技术国国家研究中心等机构发表在arxiv上的预印文章《Conditional Antibody Design as 3D Equivariant Graph Translation》。作者提出了一种多通道等变注意网络 (MEAN)，这是一种能够共同设计 CDR 的 1D 序列...
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2022-09-25 00:12:16
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KDD 2022 | 编程指南：生命科学中的图神经网络
本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》，这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在，最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问...
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2022-09-25 00:02:23
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scGEMA:基于单细胞多组学增强子的基因调控网络推断
本文介绍由德国RWTH亚琛大学医学院的Ivan G Costa通讯发表在 bioRxiv 的研究成果：为了利用单细胞多组学数据定量表征基因调控，作者提出了scGEMA模型，一种基于单细胞多组学增强子的基因调控网络推断方法，通过结合单细胞基因表达和染色质可及性谱来推断基因调控网络。该模型能够研究动态生物过程的复杂基因调控机制，如细胞...
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2022-09-24 23:38:23
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全球人工智能(AI)在药物发现中的应用市场--行业趋势和2029年预测
全球人工智能(Artificial Intelligence, AI)在药物发现中的应用，按应用（候选新药、药物优化和再利用、临床前试验和批准、药物监测、寻找新的疾病相关靶标和通路、了解疾病机制、聚集和综合信息、形成和鉴定假设、新药设计、寻找旧药的药物靶标和其他）、技术（机器学习、深度学习、自然语言处理和其他）、药物类型（小分子和...
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2022-09-25 01:12:30
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Cell | 深度突变学习预测SARS-CoV-2受体结合域组合突变对ACE2结合和抗体逃逸的影响...
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工学院的Joseph M. Taft在Cell上发表的工作——《Deep Mutational Learning Predicts ACE2 Binding and Antibody Escape to Combinatorial Mutations in the SARS-CoV-2 Recepto...
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OpenMM | 蛋白质的分子动力学轨迹分析
环境 Python=3.8 OpenMM=7.6 蛋白质的分子动力学轨迹分析 导入库 import MDAnalysis as mdafrom MDAnalysis.analysis import align, rmsfrom MDAnalysis.tests.datafiles import PSF, DCD #T...
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2022-08-26 22:05:00
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KDD '22 | 物理模型增强伪标记的 T 细胞受体-肽相互作用预测
今天介绍一篇来由美国NEC实验室Erik Kruus等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。在这篇文章中，作者团队提出通过TCR-肽对的物理建模来扩展训练集，以解决当前数据集中出现的数据稀缺问题。实验证明，用物理建模和数据增强的伪标记来训练深度神经网络，比现有两个数据集中的基线有所改进。 1 介绍 成功预测TCR与肽...
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2022-08-27 00:53:11
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Nat. Methods | scBasset：基于DNA序列的单细胞ATAC-seq卷积神经网络建模
本文介绍由美国生物科技公司Calico Life Sciences的Han Yuan 和 David R. Kelley共同通讯发表在 Nature methods 的研究成果：单细胞ATAC-seq（scATAC）在研究表观遗传景观中的细胞异质性方面具有巨大前景，但由于数据高维性和稀疏性的特点，scATAC的分析仍然面临重大挑战...
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2022-08-25 00:47:01
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抗体优化新方法：通过AI预测亲和力和自然度
今天给大家介绍的是由来自Absci公司的Vancouver (WA)团队发表在bioRxiv上的预印文章《Antibody optimization enabled by artificial intelligence predictions of binding affinity and naturalness》。这篇文章提出利...
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