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VN-EGNN: E(3)-Equivariant Graph Neural Networks with Virtual Nodes Enhance Protein Binding Site Identification
要約 リガンドが結合する可能性のあるタンパク質内またはタンパク質周囲の領域を特定 … 続きを読む
GeoDirDock: Guiding Docking Along Geodesic Paths
要約 この研究では、リガンドドッキング予測の精度と物理的妥当性を高める分子ドッキ … 続きを読む
Active Causal Learning for Decoding Chemical Complexities with Targeted Interventions
要約 分子構造に基づいて固有の特性を予測し、強化することは、医学、材料科学、環境 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an, q-bio.BM
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gRNAde: Geometric Deep Learning for 3D RNA inverse design
要約 コンピューターによる RNA 設計タスクは、3D 形状や立体構造の多様性を … 続きを読む
FABind+: Enhancing Molecular Docking through Improved Pocket Prediction and Pose Generation
要約 分子ドッキングは創薬において極めて重要なプロセスです。 従来の手法は物理原 … 続きを読む
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Large scale paired antibody language models
要約 抗体は免疫系によって産生されるタンパク質であり、高い特異性と親和性でさまざ … 続きを読む
Antigen-Specific Antibody Design via Direct Energy-based Preference Optimization
要約 抗体設計は、治療学や生物学などのさまざまな分野に重大な影響を与える重要なタ … 続きを読む
Application of Quantum Tensor Networks for Protein Classification
要約 我々は、タンパク質シーケンスが自然言語処理における文として考えることができ … 続きを読む
SGNet: Folding Symmetrical Protein Complex with Deep Learning
要約 ディープラーニングはタンパク質の構造予測に大きな進歩をもたらし、計算生物学 … 続きを読む