成都先導(dǎo)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)深入研究人工智能(AI)在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的應(yīng)用，與騰訊AI Lab合作，共同設(shè)計(jì)開發(fā)了一款分子骨架躍遷算法(GraphGMVAE)。該算法可以在保持分子側(cè)鏈不變的情況下，生成具有相似活性不同骨架的分子。此外，我們還提出了一套對分子進(jìn)行優(yōu)先級排序的流程，可以縮小驗(yàn)證范圍，該結(jié)果發(fā)表于最新一期ACS Omega上。
成都先導(dǎo)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)深入研究人工智能(AI)在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的應(yīng)用，與騰訊AI Lab合作，共同設(shè)計(jì)開發(fā)了一款分子骨架躍遷算法(GraphGMVAE)。該算法可以在保持分子側(cè)鏈不變的情況下，生成具有相似活性不同骨架的分子。此外，我們還提出了一套對分子進(jìn)行優(yōu)先級排序的流程，可以縮小驗(yàn)證范圍，該結(jié)果發(fā)表于最新一期ACS Omega上。
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