Buchumschlag

A Hitchhiker's Guide to Deep Chemical Language Processing for Bioactivity Prediction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Özçelik, Rıza, Grisoni, Francesca
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Biomolecules Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

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

Look the Other Way: Designing 'Positive' Molecules with Negative Data via Task Arithmetic
von: Özçelik, Rıza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integration of Genetic Algorithms and Deep Learning for the Generation and Bioactivity Prediction of Novel Tyrosine Kinase Inhibitors
von: Romero, Ricardo
Veröffentlicht: (2024)

SIU: A Million-Scale Structural Small Molecule-Protein Interaction Dataset for Unbiased Bioactivity Prediction
von: Huang, Yanwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating Chemical Language and Molecular Graph in Multimodal Fused Deep Learning for Drug Property Prediction
von: Lu, Xiaohua, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Predicting ATP binding sites in protein sequences using Deep Learning and Natural Language Processing
von: V, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning for Protein Complex Prediction and Design
von: Xie, Ziwei
Veröffentlicht: (2026)

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

FraGNNet: A Deep Probabilistic Model for Tandem Mass Spectrum Prediction
von: Young, Adamo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Geometric Graph-Based Deep Learning Model for Drug-Target Affinity Prediction
von: Rana, Md Masud, et al.
Veröffentlicht: (2025)

S-MolSearch: 3D Semi-supervised Contrastive Learning for Bioactive Molecule Search
von: Zhou, Gengmo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

A Collaborative Framework Integrating Large Language Model and Chemical Fragment Space: Mutual Inspiration for Lead Design
von: Tuo, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Large Language Models for Molecule Prediction Tasks
von: Zhong, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ContactNet: Geometric-Based Deep Learning Model for Predicting Protein-Protein Interactions
von: Halfon, Matan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing Reusability of Deep Learning-Based Monotherapy Drug Response Prediction Models Trained with Omics Data
von: Overbeek, Jamie C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Open-Source Protein Language Models for Function Prediction and Protein Design
von: Pandi, Shivasankaran Vanaja, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RiNALMo: General-Purpose RNA Language Models Can Generalize Well on Structure Prediction Tasks
von: Penić, Rafael Josip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient and Programmable Exploration of Synthesizable Chemical Space
von: Luo, Shitong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

A Model-Centric Review of Deep Learning for Protein Design
von: Kyro, Gregory W., et al.
Veröffentlicht: (2025)

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)

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

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

A Protein Structure Prediction Approach Leveraging Transformer and CNN Integration
von: Zhou, Yanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Cross-Field Fusion Strategy for Drug-Target Interaction Prediction
von: Zhang, Hongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Deep Manifold Transformation for Protein Representation Learning
von: Hu, Bozhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging the Gap between Chemical Reaction Pretraining and Conditional Molecule Generation with a Unified Model
von: Qiang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Drug-Target Interaction Prediction through Transfer Learning from Activity Cliff Prediction Tasks
von: Ibragimova, Regina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Materials Discovery with Extreme Properties via Reinforcement Learning-Guided Combinatorial Chemistry
von: Kim, Hyunseung, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multi-Objective-Guided Discrete Flow Matching for Controllable Biological Sequence Design
von: Chen, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ligandformer: A Graph Neural Network for Predicting Compound Property with Robust Interpretation
von: Guo, Jinjiang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

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

A Comparative Review of RNA Language Models
von: Wang, He, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating Protein Molecular Dynamics Simulation with DeepJump
von: Costa, Allan dos Santos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Heterogeneous Network-based Contrastive Learning Approach for Predicting Drug-Target Interaction
von: Hu, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)