Buchumschlag

Materials Discovery with Extreme Properties via Reinforcement Learning-Guided Combinatorial Chemistry

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kim, Hyunseung, Choi, Haeyeon, Kang, Dongju, Lee, Won Bo, Na, Jonggeol
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Biomolecules Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Improved Off-policy Reinforcement Learning in Biological Sequence Design
von: Kim, Hyeonah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Global Human-guided Counterfactual Explanations for Molecular Properties via Reinforcement Learning
von: Wang, Danqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph-structured Small Molecule Drug Discovery Through Deep Learning: Progress, Challenges, and Opportunities
von: Li, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

mRNAutilus: Multi-Objective-Guided Discrete Generation of mRNA with Optimized Therapeutic Properties
von: Patel, Sawan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mol-AIR: Molecular Reinforcement Learning with Adaptive Intrinsic Rewards for Goal-directed Molecular Generation
von: Park, Jinyeong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Morphology-Aware Peptide Discovery via Masked Conditional Generative Modeling
von: Costa, Nuno, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Networks in Modern AI-aided Drug Discovery
von: Zhang, Odin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpreting GFlowNets for Drug Discovery: Extracting Actionable Insights for Medicinal Chemistry
von: S, Amirtha Varshini A, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Hierarchical Interaction for Accurate Molecular Property Prediction
von: Hong, Huiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Utilizing Reinforcement Learning for de novo Drug Design
von: Svensson, Hampus Gummesson, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Quantum-inspired Reinforcement Learning for Synthesizable Drug Design
von: Wang, Dannong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diversity-Aware Reinforcement Learning for de novo Drug Design
von: Svensson, Hampus Gummesson, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HELM-BERT: A Transformer for Medium-sized Peptide Property Prediction
von: Lee, Seungeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Specificity in SBDD: Leveraging Delta Score and Energy-Guided Diffusion
von: Gao, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stable Online and Offline Reinforcement Learning for Antibody CDRH3 Design
von: Vogt, Yannick, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Protein Conformation Generation via Force-Guided SE(3) Diffusion Models
von: Wang, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Molecular Design through Graph-based Topological Reinforcement Learning
von: Zhang, Xiangyu
Veröffentlicht: (2024)

BetterBodies: Reinforcement Learning guided Diffusion for Antibody Sequence Design
von: Vogt, Yannick, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Protein Discovery with Discrete Walk-Jump Sampling
von: Frey, Nathan C., et al.
Veröffentlicht: (2023)

PUFFIN: Protein Unit Discovery with Functional Supervision
von: Uludoğan, Gökçe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust Optimization in Protein Fitness Landscapes Using Reinforcement Learning in Latent Space
von: Lee, Minji, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Template-Guided 3D Molecular Pose Generation via Flow Matching and Differentiable Optimization
von: Bergues, Noémie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional Chemical Language Models are Versatile Tools in Drug Discovery
von: Zhu, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Evaluation Choices Distort the Outcome of Generative Drug Discovery
von: Özçelik, Rıza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Targeted Molecule Generation through Language Model Fine-Tuning Via Reinforcement Learning
von: Ahmed, Salma J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

3D-Mol: A Novel Contrastive Learning Framework for Molecular Property Prediction with 3D Information
von: Kuang, Taojie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Guided Generation for Developable Antibodies
von: Zhao, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RNAGenScape: Property-Guided, Optimized Generation of mRNA Sequences with Manifold Langevin Dynamics
von: Liao, Danqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Protein Representation Learning by Capturing Protein Sequence-Structure-Function Relationship
von: Ko, Eunji, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Context-Guided Diffusion for Out-of-Distribution Molecular and Protein Design
von: Klarner, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cell Morphology-Guided Small Molecule Generation with GFlowNets
von: Lu, Stephen Zhewen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GeoDirDock: Guiding Docking Along Geodesic Paths
von: Miñán, Raúl, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Function-Guided Conditional Generation Using Protein Language Models with Adapters
von: Yang, Jason, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Hitchhiker's Guide to Deep Chemical Language Processing for Bioactivity Prediction
von: Özçelik, Rıza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ProteinGuide: On-the-fly property guidance for protein sequence generative models
von: Xiong, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Efficient Molecular Property Optimization with Graph Energy Based Models
von: Miglior, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Faster and More Compact Foundation Models for Molecular Property Prediction
von: Ghunaim, Yasir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Foundation Chemical Language Model for Comprehensive Fragment-Based Drug Discovery
von: Ho, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-shot Protein Fitness Prediction via In-context Learning and Test-time Training
von: Teufel, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Supervision to Exploration: What Does Protein Language Model Learn During Reinforcement Learning?
von: Cao, Hanqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)