SynthFormer:基于药效团的等变分子生成用于配体基础药物设计
本研究提出了一种名为SynthFormer的新型机器学习模型,旨在缩小药物发现中计算生成方法与实际实验之间的差距。该模型通过3D编码器生成可合成分子及其合成路径,加速化学空间探索,提高药物发现效率。
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本研究提出了一种名为SynthFormer的新型机器学习模型,旨在缩小药物发现中计算生成方法与实际实验之间的差距。该模型通过3D编码器生成可合成分子及其合成路径,加速化学空间探索,提高药物发现效率。