Набор данных MISATO для поиска лекарств на основе структуры белково-лигандных комплексов

 MISATO: A Machine Learning Dataset of Protein-Ligand Complexes for Structure-based Drug Discovery

“`html

Применение MISATO в AI-решениях для отрасли биотехнологий

В сфере технологий искусственного интеллекта (ИИ) существует актуальная проблема для сообщества, занимающегося поиском лекарств (DD), особенно в структурной биологии и вычислительной химии – создание инновационных моделей, тонко настроенных для разработки лекарств. Основная проблема заключается в точном и эффективном предсказании молекулярных свойств, важных для понимания взаимодействий белок-лиганд и оптимизации аффинности связывания, необходимых для продвижения эффективных инициатив по разработке лекарств.

Ограничения существующих методов и предложение MISATO

В текущей структурной биологии и разработке лекарств исследователи обычно полагаются на существующие наборы данных и методы, которые имеют врожденные ограничения, такие как структурные неточности, кристаллографические артефакты и трудности в точном улавливании динамической природы взаимодействий белок-лиганд. Традиционные подходы к предсказанию молекулярных свойств часто не содержат необходимой детали для сложных взаимодействий белок-лиганд, игнорируя важную роль динамики и гибкости в понимании механизмов связывания и аффинности.

Исследователи из Института структурной биологии Технического университета Мюнхена, Центра суперкомпьютерных вычислений Юлих, Helmholtz AI, Кембриджского университета, Ягеллонского университета и Института вычислительной биологии предлагают MISATO, обозначающий трансформационный сдвиг в методологии поиска лекарств и структурной биологии. MISATO решает ограничения существующих методов путем интеграции квантово-химически уточненных данных о лигандах, молекулярной динамики (MD) и передовых моделей искусственного интеллекта. Этот комплексный подход облегчает нюансное понимание молекулярных свойств, улавливая детали электронной структуры и динамическое поведение, важные для точных предсказаний.

Практическое применение MISATO

MISATO применяет комплексный подход, используя полуэмпирические квантово-химические методы для уточнения наборов данных о лигандах. Этот метод улавливает электронные свойства с высокой точностью, а также анализирует как детали электронной структуры, так и динамическое поведение, важные для точных предсказаний. Кроме того, классические MD-симуляции в рамках MISATO характеризуют динамическое поведение и конформационный ландшафт белок-лигандных комплексов, предлагая понимание механизмов связывания и гибкости. Интегрированные в MISATO модели искусственного интеллекта, такие как графовые нейронные сети (GNN), обучены на этом обогащенном наборе данных для предсказания свойств, таких как адаптивность, аффинность связывания и термодинамические параметры. Обширные экспериментальные проверки подтверждают эффективность этих моделей в точном предсказании ключевых молекулярных свойств, важных для поиска лекарств.

Заключение

MISATO означает значительный прогресс в поиске лекарств и структурной биологии, основанных на искусственном интеллекте. Интегрируя квантовую химию, MD-симуляции и передовые модели искусственного интеллекта, MISATO предоставляет комплексное и надежное решение для преодоления вызовов структурного проектирования лекарств, повышая точность и эффективность и предоставляя исследователям мощные инструменты.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…