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Chai-2,这是分子设计领域的一项重大突破。Chai-2 在设计完全从头抗体时实现了前所未有的两位数成功率,与以往方法相比,命中率提高了几个数量级。只需测试 20 个设计,该模型就能在各种靶点中轻松找到可行的匹配方案。该模型的高成功率和广泛的泛化能力为快速精准的原子级分子工程新时代铺平了道路。 我们挑战 Chai-2 设计多达 20 种抗体或纳米抗体,以针对 52 个不同的蛋白靶点,所有这些靶
1. VarDrug 引入了一个机器学习框架,用于预测基因变异如何影响药物反应,重点关注精神类药物。它使用来自 PharmGKB 的数据来解决变异体-药物相互作用问题,并比基于规则的方法取得了显著的性能提升。 2. 其核心是一个自监督变异编码器,该编码器基于 100,000 个人类基因组变异体进行训练,并使用 DNABERT2 嵌入对每个变异体的基因组背景进行编码。将此变异编码器添加到标准机器学
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