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药物设计新闻与论文解读



2022下半年

2023上半年
1 PNAS | 利用非结构数据预测蛋白质-配体复合物的结构和亲和力
2 KDD2021｜用于预测蛋白质-配体结合亲和力的图神经网络
3 Drug Discov Today | 机器学习预测小分子pKa的进展和挑战
4 Drug Discov Today｜赛诺菲：机器学习引导的早期小分子药物发现
5 Drug Discov Today｜辉瑞：如何成功的设计小分子药物
6 Nat Rev Drug Discov｜小分子药物发现中的AI：即将到来的浪潮？
7 Drug Discov Today综述｜分子从头设计和生成模型
8 CADD、人工智能和机器学习在药物发现中的应用：方法概述
9 Int J Mol Sci｜CSatDTA：带自注意力机制的卷积模型预测药物-靶标亲和力
10 Nat Mach Intel｜一种用于分子相互作用和分子性质预测的自动图学习方法
11 JCIM｜利用深度学习进行基于结构的从头药物设计
12 新药开发模式被AI颠覆，人工智能设计全新药物
13 人工智能在小分子药物发现中大放异彩
14 近年来GSK在AI药物研发领域发表的11篇论文
15 Springer推出新书《Artificial Intelligence in Drug Design》
16 《机器学习数学》书稿PDF下载
16 ICLR｜基于3D几何信息的分子图表示学习
17 ArXiv｜药物设计的分子生成：图学习视角
18 ICLR 2022｜基于子图到节点转换的子图表示学习
19 REINVENT2.0：阿斯利康基于AI的从头药物设计工具
20 J Med Chem｜静电互补在基于结构的药物设计中的应用
21 KDD 2022 | KPGT：基于图Transformer的知识引导的预训练模型用于分子性质预测
22 Science｜利用深度学习设计蛋白质功能位点
23 AlphaFold预测出2亿种蛋白质结构，打开整个蛋白质宇宙
24 JCIM｜逆向药物设计：从目标性质到分子结构
25 等变图神经网络在药物研发中大放异彩
26 Nature评论｜AlphaFold如何在结构生物学中实现AI的全部潜力
27 Derek Lowe｜AI药物发现的数据守恒定律
28 Derek Lowe｜为什么AlphaFold不会彻底改变药物发现
29 Springer推出新书《Drug Target Selection and Validation》
30 药物靶标识别与预测
31 Enamine｜超大规模化学空间的构建方法
32 ATMOL｜利用对比学习预训练模型预测分子性质
33 BioRxiv｜药物设计和再利用的sequence-to-drug范式
34 Nat Rev Drug Discov｜调控生物分子凝聚物：一种新的药物治疗方法
35 Int J Mol Sci｜CSatDTA：带自注意力机制的卷积模型预测药物-靶标亲和力
36 基于人工智能(AI)的蛋白结构预测工具合集
37 Drug Discov Today | 利用系统的蛋白质-配体相互作用指纹图谱进行药物发现
38 Nat Mach Intel｜李飞飞：为可信的人工智能产生数据的进展、挑战和机遇
39 Front Pharmacol｜基于图片段分子表示和深度进化学习的多目标药物设计
40 J Cheminform | SimVec：一种新型的基于知识图谱的药物副作用预测模型
41 Nat Biotechnol｜机器学习驱动“无假设”药物靶点发现
42 JCIM｜RJT-RL：一种基于化合物的可逆树表示和深度强化学习的分子设计方法
43 药物发现的三种强大的自动化工作流
44 Cell｜高精度从头设计可透膜的环状多肽
45 BMC Bioinform｜CNN-DDI：基于卷积神经网络预测药物相互作用
46 Nat Mach Intell｜基于深度学习和分子模拟加速PROTAC的理性设计
47 Bioinformatics | MGPLI：多粒度表示模型预测蛋白质-配体相互作用
48 基于结构的药物设计: RANKL-靶向的抗骨质疏松小分子药物的发现
49 秒杀AlphaFold！Science：用AI一秒设计自然界全新蛋白质
50 国内首个可交互式计算的VR药物设计软件发布
51 Bioinformatics | 通过修正异质信息中不完整信息的影响来预测药物-蛋白相互作用
52 Mila唐建团队开源大分子机器学习平台TorchProtein：分析蛋白质序列及结构数据，仅需一两行代码
53 Front Pharmacol｜DDIT：药物-疾病之间多种临床表型关联预测工具
54 【一图看懂】全球销售额top10的小分子药物及药物设计思路
55 Nat Chem Biol｜跨治疗方式和药物发现阶段的AI方法的访问和评估
56 Nature子刊｜疾病建模和药物作用研究中的计算系统生物学
57 NAR｜查尔姆斯理工大学Jens Nielsen团队开发基于AI的酶参数数据库
58 Drug Discov Today | 分子表示与性质预测中的深度学习方法
59 BMC Bioinform | 拓扑增强的分子图表示用于抗乳腺癌药物的筛选
60 天壤正式上线AI蛋白质工作台xCREATOR，人人皆可自由设计全新蛋白质！
61 【一图看懂】全球销售额top 20的小分子药物及药物设计思路
62 Adv Sci | 首创引入蛋白动态信息的AI模型，高效预测药物-蛋白亲和力
63 Brief Bioinform｜FP-GNN：基于分子指纹和图神经网络的分子性质预测模型
64 Nat Rev Drug Discov｜共价药物发现方法回顾与工具总结
65 iScience｜不确定性量化问题：我们可以相信AI在药物发现中的应用吗？
66 李洪林团队发布首个快速高效的Markush结构图像识别系统
67 ACS Med Chem Lett｜现代药物研发中的计算应用和工具汇总
68 AI技术快速提取专利文献中的化学结构式｜StoneMIND平台重磅升级
69 J Cheminform | 结合不确定性估计的药物血脑屏障通透性预测
70 JCIM｜DENVIS：使用具有原子和表面蛋白口袋特征的图神经网络进行可扩展和高通量的虚拟筛选
71 bioRxiv | 结合结构和细胞图像数据预测化合物作用机制
72 bioRxiv｜用可解释性深度学习架构改善药物反应预测，神话还是现实？
73 J Biosci｜分子相互作用网络：机遇、挑战和前景
74 Nat Rev Drug Discov丨中国制药行业的创新水平
75 Nature子刊｜将药化知识结合机器学习用于自动化分子构建、评分与自由能计算的开源流程
76 李诗良/李洪林团队发布最大的疾病—靶标知识图谱可视化平台eTSN
77 利用全面的SAR大数据，加速基于AI的药物发现
78 药物发现中的深度学习
79 Brief Bioinform | CoaDTI：预测药物-靶点相互作用的多模态协同注意力框架
80 利用最全面的靶向蛋白质降解（PROTAC）数据库开发药物
81 ICLR2023 | 通过基于模型的强化学习在潜在空间中设计蛋白质序列
82 JMC｜深度学习方法定向设计基于片段的化合物库
83 Drug Discov Today｜小分子药物的特性趋势分析和可开发性评估
84 Nat Mach Intell｜ImageMol: 精准预测分子性质和药物靶标的自监督学习框架
85 JCIM｜MILCDock：用于药物发现中虚拟筛选的机器学习一致性对接
86 Nat Mach Intell｜ImageMol: 精准预测分子性质和药物靶标的自监督学习框架
87 JCIM｜MILCDock：用于药物发现中虚拟筛选的机器学习一致性对接
88 JCIM｜诺华25年的小分子优化：化学系列演变的回顾性分析
89 Patterns | 可解释图神经网络在药物性质预测问题上的定量评估研究
90 Nat Method丨AlphaFill：用配体和辅助因子信息丰富AlphaFold模型
91 Bioinformatics | 链路感知的图注意力网络用于药物-药物相互作用预测
92 BioRxiv丨基于表面指纹的蛋白质结合位点预测和binder设计
93 Drug Discov Today | 基于对接的生成模型用于新药发现
94 机器学习+高速表征湿实验室技术开发抗体药物丨BigHat宣布与默克开展研究合作
95 10个开放获取的ADMET预测工具
96 予路乾行连登JCIM顶刊两封面，阐释DBDD技术机理与应用场景
97 NeurIPS 2022｜系统评估AlphaFold2的蛋白质功能预测能力
98 JCIM｜对偶异构图神经网络预测miRNA-药物关联
99 JCIM｜DockIT：虚拟现实交互的柔性分子对接
100 Nat Rev Drug Discov｜2023年全球药品销售Top10预测
101 JCIM｜pDynamo3：一个基于Python的分子建模与模拟程序
102 https://pan.baidu.com/s/1kO8yMC5OtVSFgN5VAnKQ9Q?pwd=gq04 【图神经论文资料包】 链接：https://pan.baidu.com/s/1kO8yMC5OtVSFgN5VAnKQ9Q?pwd=gq04 提取码：gq04
103 动力学+铁死亡：深势科技首次公开RiDymo™平台管线应用进展
104 Chem Sci｜用于药物-药物相互作用预测的子结构感知图神经网络
105 有机合成机器学习数据库简介
106 Nat Rev Drug Discov｜“重磅炸弹”之于制药行业的意义
107 Chem Rev｜人工智能和机器学习算法在结晶研究中的应用
108 JCIM｜用机器学习预测分子活性，应充分考虑活性悬崖问题
109 Elsevier发行新刊《Artificial Intelligence Chemistry》
110 JCIM｜Apo2ph4：基于结构的药效团虚拟筛选
111 2023年AI药物发现可以有哪些期待
112 BioRxiv｜PointVS：识别重要的蛋白质-药物关联的机器学习打分函数
113 IJCAI2022｜端到端的几何transformer：用于分子属性预测
114 硫原子在药物设计中的作用
115 JCIM｜激增的机器学习方法推动QSAR研究的再发展
116 人工智能在药物发现和生物技术中的应用：2022年回顾与关键趋势
117 JCIM丨DRlinker：深度强化学习优化片段连接设计
118 KDD2022｜GBPNet：蛋白质结构的通用几何表示学习
119 Brief Bioinform｜基于深度学习和传统打分函数的配体构象优化框架
120 Drug Discov Today | 机器学习预测小分子pKa的进展和挑战
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