分子生成

几何合理的分片段感知的3D分子生成 FragGen - 评测FragGen 来源于 2024 年 3 月 25 日预印本的文章，文章题目是 Deep Geometry Handling and Fragment-wise Molecular 3D Graph Generation，作者是 Odin Zhang，侯廷军，浙江大学药学院。FragGen 是一个基于分子片段的 3D 分子生成模型。类似的，基于分子片段的 3D 分子生成模型，我们曾经介绍过 Flag。

相互作用感知的 3D 分子生成 VAE 模型 - DeepICL 评测DeepICL 是一个基于相互作用感知的 3D 分子生成模型，能够在目标结合口袋内进行相互作用引导的小分子设计。DeepICL 通过利用蛋白质-配体相互作用的普遍模式作为先验知识，在有限的实验数据下也能实现高度的泛化能力。

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机器学习开源分子生成系列(1)-DeepFrag的本地部署及使用本文提供了开源程序DeepFrag的在本地conda版本的部署及使用方法，满足用户避免数据上传到web app使用。

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UCSF DOCK 分子对接详细案例（03）-分子从头设计de novo Design本文是UCSF DOCK的使用案例分享，包括DOCK 6.11的de novo Design 模块包含的三项功能：（1）Generic de novo design （2）De Novo Refinement （3）用户自定义生成片段库并实现Focused De Novo Design

Stable Diffusion架构的3D分子生成模型 GeoLDM - 测评与代码解析之前，向大家介绍过3D分子生成模型 GeoLDM。GeoLDM按照Stable Diffusion架构，将3D分子生成的扩散过程运行在隐空间内，优化了基于扩散模型的分子生成。可能是打开Drug-AIGC的关键之作。让精确控制分子生成有了希望。