Buchumschlag

HSA-Net: Hierarchical and Structure-Aware Framework for Efficient and Scalable Molecular Language Modeling

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Shao, Zihang, Lei, Wentao, Wang, Lei, Ye, Wencai, Liu, Li
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Quantitative Methods
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Topology-Aware Multiscale Mixture of Experts for Efficient Molecular Property Prediction
von: Nguyen, Long D., et al.
Veröffentlicht: (2026)

MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models
von: Fang, Junfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adapting Differential Molecular Representation with Hierarchical Prompts for Multi-label Property Prediction
von: Kang, Linjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CAGenMol: Condition-Aware Diffusion Language Model for Goal-Directed Molecular Generation
von: Li, Yanting, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Next Layer: Augmenting Foundation Models with Structure-Preserving and Attention-Guided Learning for Local Patches to Global Context Awareness in Computational Pathology
von: Waqas, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CTAGE: Curvature-Based Topology-Aware Graph Embedding for Learning Molecular Representations
von: Chen, Yili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hierarchical Molecular Representation Learning via Fragment-Based Self-Supervised Embedding Prediction
von: Wu, Jiele, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Empowering Chemical Structures with Biological Insights for Scalable Phenotypic Virtual Screening
von: Lian, Xiaoqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

F$^3$low: Frame-to-Frame Coarse-grained Molecular Dynamics with SE(3) Guided Flow Matching
von: Li, Shaoning, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SCALE:Scalable Conditional Atlas-Level Endpoint transport for virtual cell perturbation prediction
von: Chen, Shuizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MAMMAL -- Molecular Aligned Multi-Modal Architecture and Language
von: Shoshan, Yoel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

THFlow: A Temporally Hierarchical Flow Matching Framework for 3D Peptide Design
von: Huang, Dengdeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PA-MIL: Phenotype-Aware Multiple Instance Learning Guided by Language Prompting and Genotype-to-Phenotype Relationships
von: Yang, Zekang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Prostate-VarBench: A Benchmark with Interpretable TabNet Framework for Prostate Cancer Variant Classification
von: Tavara, Abraham Francisco Arellano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Elucidating the Design Space of Multimodal Protein Language Models
von: Hsieh, Cheng-Yen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Model is Secretly a Protein Sequence Optimizer
von: Wang, Yinkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FGBench: A Dataset and Benchmark for Molecular Property Reasoning at Functional Group-Level in Large Language Models
von: Liu, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamics-inspired Structure Hallucination for Protein-protein Interaction Modeling
von: Wu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GraphSeqLM: A Unified Graph Language Framework for Omic Graph Learning
von: Zhang, Heming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Systematic Survey and Benchmark of Deep Learning for Molecular Property Prediction in the Foundation Model Era
von: Li, Zongru, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DCFold: Efficient Protein Structure Generation with Single Forward Pass
von: Zhang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Uncertainty-Aware Dynamic Decision Framework for Progressive Multi-Omics Integration in Classification Tasks
von: Mu, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Informing Acquisition Functions via Foundation Models for Molecular Discovery
von: Chen, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Drug Discovery SMILES-to-Pharmacokinetics Diffusion Models with Deep Molecular Understanding
von: Hu, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distilling and Adapting: A Topology-Aware Framework for Zero-Shot Interaction Prediction in Multiplex Biological Networks
von: Deng, Alana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training Compute-Optimal Protein Language Models
von: Cheng, Xingyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physiologically Informed Deep Learning: A Multi-Scale Framework for Next-Generation PBPK Modeling
von: Liu, Shunqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ModuLM: Enabling Modular and Multimodal Molecular Relational Learning with Large Language Models
von: Chen, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EquiCPI: SE(3)-Equivariant Geometric Deep Learning for Structure-Aware Prediction of Compound-Protein Interactions
von: Nguyen, Ngoc-Quang
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Predict Mutation Effects of Protein-Protein Interactions by Microenvironment-aware Hierarchical Prompt Learning
von: Wu, Lirong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

scpFormer: A Foundation Model for Unified Representation and Integration of the Single-Cell Proteomics
von: Zhou, Qifeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Entropy-Reinforced Planning with Large Language Models for Drug Discovery
von: Liu, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AROMA: Augmented Reasoning Over a Multimodal Architecture for Virtual Cell Genetic Perturbation Modeling
von: Wang, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RISE: Radius of Influence based Subgraph Extraction for 3D Molecular Graph Explanation
von: Qu, Jingxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Surrogate modeling of Cellular-Potts Agent-Based Models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture
von: Comlekoglu, Tien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Relation-Aware Equivariant Graph Networks for Epitope-Unknown Antibody Design and Specificity Optimization
von: Wu, Lirong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MAT-MPNN: A Mobility-Aware Transformer-MPNN Model for Dynamic Spatiotemporal Prediction of HIV Diagnoses in California, Florida, and New England
von: Wang, Zhaoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models in Drug Discovery and Development: From Disease Mechanisms to Clinical Trials
von: Zheng, Yizhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feedback Efficient Online Fine-Tuning of Diffusion Models
von: Uehara, Masatoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Root Cause Analysis of Hydrogen Bond Separation in Spatio-Temporal Molecular Dynamics using Causal Models
von: Adesunkanmi, Rahmat K., et al.
Veröffentlicht: (2025)