源于Transfoemers的抗体特异性双向编码器表示(AntiBERTa)是一种可以学习抗体的特征和语法的模型。具有例如追踪抗体的B细胞来源、…… Continue reading →

一个机器学习(ML)框架可利用基于网络的分析来识别ICI治疗生物标志物(NetBio)，并做出稳健的预测。 背景介绍 在过去的几年中，免疫检查点…… Continue reading →

EagleC是一个结合了深度学习和集成学习策略的框架，能以高分辨率预测全范围的结构变异。 背景介绍 结构变异(SVs)，包括缺失、倒置、重复和易…… Continue reading →

deepHPI基于深度学习，为宿主-病原体蛋白相互作用(HPPIs)预测问题提供了更稳健和准确的解决方案。 背景介绍 病原体的爆发，持续威胁着世…… Continue reading →

光谱质量（SPEQ）评估工具可用于鉴别并消除低质量光谱，同时突出显示高质量的光谱。本文用深度神经网络建立的光谱质量判定模型SPEQ与其他预测工具…… Continue reading →

基于正向合成Allchemy平台，从大约200种商业规模回收的废弃化学品中得到了巨大的合成网络并从中检索出数以万计的路径，可生产大约300种重要…… Continue reading →

腺相关病毒(AAV)载体作为一种首选的基因传递载体，在一些临床适应症中使治疗性基因得以表达。佛罗里达大学Zolotukhin教授的一篇观点类文章…… Continue reading →

嗅觉受体 (OR) 的氨基酸序列如何编码对各种配体的多样化反应？一个基于 OR 序列相似性和配体物理化学特征的蛋白质化学计量学 (PCM) 模型…… Continue reading →

iANP-EC是一种集成计算框架，结合机器学习和进化计算可识别天然抗癌化合物。 背景介绍 在癌症治疗中，尽管化疗和放疗有严重的副作用，但它们仍是…… Continue reading →

通过高通量虚拟筛选发现了MCULE-5948770040，一种作用于SARS-CoV-2主要蛋白酶的新型非共价小分子抑制剂。进一步的湿实验、X射…… Continue reading →