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基于人工智能的小分子生成模型在药物发现中的研究进展 被引量：1
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作者 唐谦 陈柔棻 +3 位作者 沈哲远 池幸龙 车金鑫 董晓武 《中国药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期295-305,共11页
随着人工智能技术的快速发展,小分子生成模型已成为药物发现领域的重要研究方向。该类模型,包括生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)和扩散模型等,已被证明在优化药物属性和生成复杂分子结构方面具有显著能力。本文综合分析了上述... 随着人工智能技术的快速发展,小分子生成模型已成为药物发现领域的重要研究方向。该类模型,包括生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)和扩散模型等,已被证明在优化药物属性和生成复杂分子结构方面具有显著能力。本文综合分析了上述先进技术在药物发现过程中的应用,展示了其如何补充和改进传统药物设计方法。同时,提出了当前方法在数据质量、模型复杂性、计算成本及泛化能力等方面的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 小分子生成模型 药物发现 人工智能技术
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