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提出信息密集合成加速分子发现方法

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报道摘要

研究者提出一种算法控制的随机合成方法,通过设计并合成复杂混合物、以池为单位测试后再解卷积分子-活性图谱,从而高效搜索大范围分子空间。理论上可将从 d 个候选分子中找到最优分子所需的实验次数从 O(d) 降至 O(log d) 或 O(1),在模拟的蛋白质适应度景观上比现有贝叶斯优化方法少一个数量级实验即可找到活性分子。

摘自 arXiv stat.ML

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月7日
  1. arXiv stat.ML
    信息密集型合成加速分子发现:用混合物池筛选替代逐个分子测试

    研究者提出一种算法控制的随机合成方法,通过设计并合成复杂混合物、以池为单位测试后再解卷积分子-活性图谱,从而高效搜索大范围分子空间。理论上可将从 d 个候选分子中找到最优分子所需的实验次数从 O(d) 降至 O(log d) 或 O(1),在模拟的蛋白质适应度景观上比现有贝叶斯优化方法少一个数量级实验即可找到活性分子。

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