「q-bio.BM」カテゴリーアーカイブ

Reinforcement Learning for Sequence Design Leveraging Protein Language Models

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 アミノ酸配列によって決定されるタンパク質配列設計は、創薬におけるタンパク質 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.BM | Reinforcement Learning for Sequence Design Leveraging Protein Language Models はコメントを受け付けていません

FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for machine learning force field

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 クレブシュ ゴルダン変換 (CG 変換) は、多体相互作用を効果的にエンコ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM, quant-ph | FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for machine learning force field はコメントを受け付けていません

DrugCLIP: Contrastive Drug-Disease Interaction For Drug Repurposing

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 新しい薬を最初のアイデアから市場に出すには、通常 10 年以上の年月と数十 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.BM | DrugCLIP: Contrastive Drug-Disease Interaction For Drug Repurposing はコメントを受け付けていません

Importance Weighted Expectation-Maximization for Protein Sequence Design

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 望ましい生物学的機能を備えたタンパク質配列を設計することは、生物学と化学に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.BM | Importance Weighted Expectation-Maximization for Protein Sequence Design はコメントを受け付けていません

Scoreformer: A Surrogate Model For Large-Scale Prediction of Docking Scores

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、分子ドッキング スコアを正確に予測し、それによって創薬におけ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.BM | Scoreformer: A Surrogate Model For Large-Scale Prediction of Docking Scores はコメントを受け付けていません

General Binding Affinity Guidance for Diffusion Models in Structure-Based Drug Design

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 Structure-Based Drug Design (SBDD) は、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, q-bio.BM | General Binding Affinity Guidance for Diffusion Models in Structure-Based Drug Design はコメントを受け付けていません

GeoMFormer: A General Architecture for Geometric Molecular Representation Learning

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 量子力学の中心的なトピックである分子モデリングは、分子システムの特性を正確 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, q-bio.BM | GeoMFormer: A General Architecture for Geometric Molecular Representation Learning はコメントを受け付けていません

Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson’s Disease

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 オミクスデータ分析は複雑な疾患を研究するために不可欠ですが、その高次元性と … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG, q-bio.BM, q-bio.MN | Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson’s Disease はコメントを受け付けていません

Scoreformer: A Surrogate Model For Large-Scale Prediction of Docking Scores

投稿日: 2024年6月14日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、分子ドッキング スコアを正確に予測し、それによって創薬におけ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.BM | Scoreformer: A Surrogate Model For Large-Scale Prediction of Docking Scores はコメントを受け付けていません

Contrastive learning of T cell receptor representations

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 T 細胞受容体 (TCR) とそのリガンドの相互作用をコンピューターで予測 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.7, q-bio.BM | Contrastive learning of T cell receptor representations はコメントを受け付けていません