榴莲忘返AIDD SAIR 用 520 万个 AI 生成的复合物结构填补了数据鸿沟，但也无情地揭示了：我们离用预测结构精准预测结合力，还有十万八千里。 海量合成数据： SAI...
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SAIR：AI 制药的数据盛宴，还是画饼充饥？
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ADMET 预测新范式：让删失数据变废为宝
榴莲忘返AIDD 通过学习分子对之间的性质差异，这种新方法巧妙地绕过了药物研发中普遍存在的"删失数据"陷阱，显著提升了 ADMET 预测的准确性。 核心创新是引入双线性转导（...
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AI 设计大环分子新药：从代码到活体，全程跑通
榴莲忘返-AIDD CycleGPT 模型成功实现了从 AI 设计、合成到动物模型验证的全流程，证明了生成式 AI 在攻克大环分子这类高难度化学空间方面的巨大潜力。 Cycl...
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无需对接！Graph_RG 问鼎 CASP16 亲和力预测
榴莲忘返-AIDD Graph_RG 在 CASP16 夺冠，证明了抛弃“构象”包袱的 AI 模型，在超大规模虚拟筛选上拥有压倒性速度和实用价值。 颠覆性胜利：Graph_R...
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AI 当审稿人？大语言模型筛选“老药新用”靠谱吗？
榴莲忘返 2014 大语言模型（LLM）能像初级研究员一样，高效筛选“老药新用”的潜在机会，但前提是你得像个老手一样，知道该怎么“问”它。 模型分工不同：GPT-4o 像个严...
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DDI 预测：扔掉图网络，用 Transformer 就够了
想把药物相互作用这事儿算准，与其费劲巴拉地去搭什么复杂的生物网络，还不如老老实实找点真正有用的化学和临床特征，喂给一个简单的分类器。 核心打法是数据融合：用 Transfor...
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AI 也想当“绝命毒师”？我看还嫩了点
一帮大模型画分子图画得是挺漂亮，但 ToxiMol 这面照妖镜一亮，才发现它们想真正搞懂化学毒性这回事儿，基本上还处于穿开裆裤的水平。 ToxiMol 这个基准测试，头一回给...
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Biomni：一个 AI 包揽所有生物医学研究？
斯坦福搞出的 Biomni，看起来像个无所不能的科研“瑞士军刀”，但要说它能独立完成所有研究，我还是先泡杯咖啡冷静一下。 野心巨大：Biomni 的目标不是解决某个单一问题，...
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PyMol ：精准测量分子距离，让你的结构分析快人一步！榴莲忘返 2014 在结构生物学的世界里，原子间的距离决定着相互作用的强弱，也蕴藏着生命活动的奥秘。而 PyMol 作为一款功能强大的可视化软件，为我们打开了通往微观世界的大...
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PLIP: 如何分析蛋白质和配体相互作用?榴莲忘返 2014 蛋白质和配体之间的相互作用就像一把钥匙开一把锁，只有完美契合才能发挥最佳效果。想要设计出高效的药物，深入了解这些相互作用至关重要。 今天，我们将以 PD-...
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如何在 Pymol 中显示蛋白表面电荷?榴莲忘返 2014 一、 蛋白质表面电荷的重要性 蛋白质是生命活动的主要承担者，其结构与其功能息息相关。蛋白质的表面电荷分布对其折叠、稳定性以及与其他分子（例如其他蛋白质、配...
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基于孟德尔随机化的多发性硬化症潜在蛋白药物靶点发现
榴莲忘返 2014 导读 通过孟德尔随机化分析发现，FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7 是多发性硬化症的新药物潜在靶标。 作为一种复杂的自身免疫病，...