Rotational Sampling: A Plug-and-Play Encoder for Rotation-Invariant 3D Molecular GNNs
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Jin, Dian |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Training Dynamics of Learning 3D-Rotational Equivariance
von: Shen, Max W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Max W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pocket2Mol: Efficient Molecular Sampling Based on 3D Protein Pockets
von: Peng, Xingang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Peng, Xingang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Structure-Based Drug Design via 3D Molecular Generative Pre-training and Sampling
von: Yang, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pre-training of Molecular GNNs via Conditional Boltzmann Generator
von: Koge, Daiki, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Koge, Daiki, et al.
Veröffentlicht: (2023)
3D-Mol: A Novel Contrastive Learning Framework for Molecular Property Prediction with 3D Information
von: Kuang, Taojie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kuang, Taojie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Generalist Equivariant Transformer Towards 3D Molecular Interaction Learning
von: Kong, Xiangzhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kong, Xiangzhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Saturn: Sample-efficient Generative Molecular Design using Memory Manipulation
von: Guo, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Atoms: Evaluating Electron Density Representation for 3D Molecular Learning
von: Suriana, Patricia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Suriana, Patricia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Atoms: Enhancing Molecular Pretrained Representations with 3D Space Modeling
von: Lu, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beam Enumeration: Probabilistic Explainability For Sample Efficient Self-conditioned Molecular Design
von: Guo, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Guo, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Template-Guided 3D Molecular Pose Generation via Flow Matching and Differentiable Optimization
von: Bergues, Noémie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bergues, Noémie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EnzyCLIP: A Cross-Attention Dual Encoder Framework with Contrastive Learning for Predicting Enzyme Kinetic Constants
von: Khan, Anas Aziz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khan, Anas Aziz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Superior Molecular Representations from Intermediate Encoder Layers
von: Pinto, Luis
Veröffentlicht: (2025)
von: Pinto, Luis
Veröffentlicht: (2025)
Molecular Diffusion Models with Virtual Receptors
von: Halfon, Matan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Halfon, Matan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative Modeling of Molecular Dynamics Trajectories
von: Jing, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jing, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
QuickBind: A Light-Weight And Interpretable Molecular Docking Model
von: Treyde, Wojtek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Treyde, Wojtek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Comprehensive Benchmark for RNA 3D Structure-Function Modeling
von: Wyss, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wyss, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking and Machine Learning Regression Approach
von: Aqeel, Imra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Aqeel, Imra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Latent Chemical Space Searching for Plug-in Multi-objective Molecule Generation
von: Liu, Ningfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ningfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unified Guidance for Geometry-Conditioned Molecular Generation
von: Ayadi, Sirine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ayadi, Sirine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Platform for Representation and Integration of multimodal Molecular Embeddings
von: Zheng, Erika Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Erika Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Protein Discovery with Discrete Walk-Jump Sampling
von: Frey, Nathan C., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Frey, Nathan C., et al.
Veröffentlicht: (2023)
DeltaDock: A Unified Framework for Accurate, Efficient, and Physically Reliable Molecular Docking
von: Yan, Jiaxian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Jiaxian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Molecular Fingerprints Are Strong Models for Peptide Function Prediction
von: Adamczyk, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Adamczyk, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accelerating Protein Molecular Dynamics Simulation with DeepJump
von: Costa, Allan dos Santos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Costa, Allan dos Santos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generative Molecular Design with Steerable and Granular Synthesizability Control
von: Guo, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Jeff, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Hierarchical Interaction for Accurate Molecular Property Prediction
von: Hong, Huiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hong, Huiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Coder as Editor: Code-driven Interpretable Molecular Optimization
von: Zhu, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RapidDock: Unlocking Proteome-scale Molecular Docking
von: Powalski, Rafał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Powalski, Rafał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Diffusion Transformers for Multi-Conditional Molecular Generation
von: Liu, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ProxelGen: Generating Proteins as 3D Densities
von: Faltings, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Faltings, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Practical and Asymptotically Exact Conditional Sampling in Diffusion Models
von: Wu, Luhuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Luhuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
SurGBSA: Learning Representations From Molecular Dynamics Simulations
von: Jones, Derek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jones, Derek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Multi-view Molecular Representations with Structured and Unstructured Knowledge
von: Luo, Yizhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Yizhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Equivariant Scalar Fields for Molecular Docking with Fast Fourier Transforms
von: Jing, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jing, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Context-Guided Diffusion for Out-of-Distribution Molecular and Protein Design
von: Klarner, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Klarner, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Score-based 3D molecule generation with neural fields
von: Kirchmeyer, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kirchmeyer, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FlowMol3: Flow Matching for 3D De Novo Small-Molecule Generation
von: Dunn, Ian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dunn, Ian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tokenizing 3D Molecule Structure with Quantized Spherical Coordinates
von: Gao, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
3D-based RNA function prediction tools in rnaglib
von: Oliver, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Oliver, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Training Dynamics of Learning 3D-Rotational Equivariance
von: Shen, Max W., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Pocket2Mol: Efficient Molecular Sampling Based on 3D Protein Pockets
von: Peng, Xingang, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Structure-Based Drug Design via 3D Molecular Generative Pre-training and Sampling
von: Yang, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Pre-training of Molecular GNNs via Conditional Boltzmann Generator
von: Koge, Daiki, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
3D-Mol: A Novel Contrastive Learning Framework for Molecular Property Prediction with 3D Information
von: Kuang, Taojie, et al.
Veröffentlicht: (2023)