生命科学人工智能深度学习复合优化化合物设计

"生命科学中的人工智能：用于复合优化的合成方法和深度学习的应用

生命科学中的人工智能1（2021）100015方法用于复合优化的Atsushi Yoshimoria，Jürgen Bajorathb，理论医学研究所，251 -0012神奈川县藤泽市村冈东2丁目b生命科学信息学和数据科学系，B-IT，LIMES程序单元化学生物学...

"生命科学中的人工智能与分子设计

标签：生命科学中的人工智能分子设计递归神经网络机器学习应用

840 Main Campus Drive，Lab 3510，Raleigh，NC 27606，美国aRT i cL e i nf o保留字：人工智能Design-make-test机器学习分子设计递归神经网络a b sTR a cT在过去几年中，任何参与设计或发现生命科学分子的人都目睹...

基于深度学习的高三元素化合物复习策略.pdf

标签：深度学习数据分析数据研究参考文献专业指导

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"生命科学中的人工智能：化学机器学习模型与药物设计的潜力

标签：生命科学中的人工智能概念分析化学机器学习模型神经网络预测性能

生命科学中的人工智能1（2021）100009概念分析以化学为中心的机器学习模型Raquel Rodríguez-Pérez1，Jürgen Bajorath2，奥地利生命科学信息学系，B-IT，LIMES程序单元化学生物学和药物化学，Rheinische Friedrich...

"深度学习的不确定性在生命科学中的影响

标签：生命科学信息学不确定性量化深度学习预测模型解释人工智能评估

生命科学中的人工智能2（2022）100033了解深度学习中的不确定性有助于建立信心于尔根·巴约拉特生命科学信息学和数据科学系，B-IT，LIMES程序单元化学生物学和药物化学，Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität...

"Maxsmi：深度学习与SMILES增强在生命科学中的应用

标签：生命科学人工智能 SMILES增强深度学习分子性质预测数据扩充

生命科学中的人工智能1（2021）100014研究文章Maxsmi：使用SMILES增强和深度学习通过置信度估计塔里亚湾Kimbera，J.，Maxime Gagnebinb，Andrea J.，J.aIn silico Toxicology and Structural Bioinformatics，...

铜钼化合物氢还原制备铜钼复合粉研究

标签：铜钼化合物氢还原制备铜钼复合粉研究其它

李在元，翟玉春，田彦文，王天然（东北大学材料与冶金学院，辽宁沈阳 110004）１引言铜钼复合粉是制备铜钼复合材料的原料，其粒度大小、洁净程度、混合均匀程度等直接影响铜钼复合材料的性能［１，２］。...

"生命科学中的人工智能应用于多靶点药物设计

标签：人工智能系统药物发现多靶点药物从头设计深度学习

生命科学中的人工智能3（2023）100055审查人工智能系统在魔术猎枪设计中的应用药物José Teó fillo Moreira-Filhoa，1，Meryck Felipe Brito da Silvaa，1，Joyce Villa VerdeBaumarborbaa，Arlindo Rodrigues ...

深度学习的片段连接方法在靶向药物设计中的应用

标签：生命科学中的人工智能研究文章深度学习方法靶向药物设计片段连接

生命科学中的人工智能2（2022）100035研究文章SyntaLinker-Hybrid：用于靶向药物设计的深度学习方法Yu Fenga，b，Yuyao Yangb，Wenbin Denga，Xiang，Hongming Chenb，Xiang，Ting Ranb，Xianga中山大学药学院（深圳...

天然产物的生成和表征：人工智能在生命科学中的应用

标签：生命科学人工智能天然产物表征化学生成模型多元宇宙手性深度学习

生命科学中的人工智能3（2023）100066短通讯天然产物亚类：生成和表征安娜湖何塞·查韦斯-埃尔南德斯梅迪纳-佛朗哥DIFACQUIM研究小组，墨西哥国立自治大学化学学院药学系，Avenida Universidad 3000，México City ...

"AI在生命科学中的发展与应用

标签：人工智能深度学习跨学科研究生命科学药物研究

Friedrich-Hirzebruch-Allee 5/6，Bonn D-53115，GermanyaRT i cL e i nf o保留字：人工智能深度学习生命科学药物研发跨学科研究炒作与现实之间的人工智能人工智能（AI）在许多领域被誉为吉祥的问题解决者。...

生命科学中的人工智能：基于分子图像的活性基团预测

标签：生命科学人工智能研究文章分子图像学习官能团化学

生命科学中的人工智能1（2021）100022研究文章从分子图像中学习官能团化学，可以准确预测活性基团☆Javed Iqbal，Martin Vogt，Jürgen Bajorath生命科学信息学系，B-IT，LIMES程序单元化学生物学和药物化学，...

深度学习蛋白质-配体相互作用：前景和挑战【2022】100037

标签：生命科学人工智能深度学习蛋白质-配体相互作用预测模型

生命科学中的人工智能2（2022）100037观点蛋白质-配体相互作用的深度学习于尔根·巴约拉特生命科学信息学和数据科学系，B-IT，LIMES程序单元化学生物学和药物化学，Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität，...

人工智能辅助药物发现(2)苗头化合物筛选

标签：人工智能

AIDD：先导化合物筛选

"生命科学中的人工智能：结合分子和细胞图像数据预测药物作用机制

标签：生命科学中的人工智能研究文章作用机制数据源

生命科学中的人工智能3（2023）100060研究文章结合分子和细胞绘画图像数据进行作用机制Guangyan Tiana，1，Philip J Harrisona，1，Akshai P Sreenivasana，b，Jordi Carreras-Puigverta，Ola Spjuthaa瑞典乌普萨拉...

开放科学下的主动学习：药物发现中的人工智能

标签：人工智能主动学习生物筛选化合物活性 RBFE计算

生命科学中的人工智能2（2022）100051通过开放科学重新审视药物发现中的主动学习于尔根·巴约拉特生命科学信息学和数据科学系，B-IT，LIMES程序单元化学生物学和药物化学，Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universit...

"人工智能在生命科学中的三维分子定量构效关系研究

标签：生命科学中的人工智能研究文章虚拟筛选方法

生命科学中的人工智能3（2023）100065研究文章基于CNN偏最小二乘模型的分子三维定量构效关系研究徐翔霍a，b，徐俊b，c，徐明远a，徐伟，陈洪明a，陈伟a广州实验室，中国b五邑大学生物技术与健康科学学院，中国c中山...

"深度学习虚拟筛选发现新A2AR拮抗剂

标签：生命科学人工智能深度学习虚拟筛选 A2AR拮抗剂

生命科学中的人工智能3（2023）100058研究文章通过基于深度学习的虚拟筛选发现新型A2AR拮抗剂唐美如a，b，c，#，常文a，#，林洁a，陈宏明a，陈伟，丁然a，陈伟a药物和疫苗研究部，广州实验室，广州510530，中国b广州...

几何深度学习（Geometric Deep Learning）技术

标签：深度学习人工智能

几何深度学习（Geometric Deep Learning）技术几何深度学习综述从论文Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges，了解一下几何深度学习。 https://geometricdeeplearning.com关于...