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基于自监督学习的蛋白质折叠方法,不依赖同源序列,
而是直接从序列数据库中通过自监督学习,学得共进化的模式,
从而能够从无到有地产生出含有共进化信息的伪同源序列,并最终让这些蛋白能够有效折叠。
通过一种基于深度学习的可迭代方法,有效整合模板建模与自由建模,
首次提出了动态的、可迭代的氨基酸对特异性的约束条件,显着提高了建模的精度,从而更好的折叠蛋白。
基于小分子结构的药物发现
软件说明
ADMET评价是对药物的吸收,分布,代谢,排泄和毒性性质的全面研究;
药物早期的ADMET属性评估可显着着地提高药物研发的成功率。
ADMET参数预测模型,并通过多视角(Multi-view)建模优化;
这些模型可以用于快速准确的计算替代药物分子的理化性质,
毒性信息和药代动力学相关性质等,同时称为模型预测的依据,提高模型的可解释性和可信度。
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