军事医学科学院，Nature Machine Intelligence揭示人工智能技术最新应用！
文摘
2024-11-20 07:31
青海
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变分图编码器有效地将图卷积网络与变分自编码器相结合，并已广泛应用于生物医学图结构数据中。Lam及其同事基于变分图编码器开发了一个框架NYAN，旨在促进计算机辅助药物设计中的分子性质预测。在NYAN中，从变分图自编码器中获得的低维潜在变量被用作通用的分子表示，在整个药物发现过程中展现出卓越的性能和多功能性。在这项研究中，军事医学科学院伯晓晨、Song He、Yixin Zhang以及上海大学机电工程与自动化学院昝鹏合作评估了NYAN的可重用性，并探讨了其在特定化学毒性预测中的应用。基于NYAN潜在表示和其他流行的分子特征表示，预测准确性在广泛的毒性数据集上进行了基准测试，同时还探讨了NYAN潜在表示与其他代理模型的适配性。配备常见代理模型的NYAN在毒性预测中的表现与其他最先进的分子性质预测方法相比，具有竞争力或更优的表现。我们还通过利用NYAN潜在空间的低维度和特征多样性，设计了一种特征增强和共识推断的多任务学习策略，进一步提升了多端点急性毒性估算的效果。分析深入探讨了通用图变分模型的适应性，展示了其在药物发现领域内定制任务中的潜力。![]()
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