Deep learning-guided evolutionary optimization for protein design
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Hartman, Erik, Tang, Di, Malmström, Johan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Controllable protein design with particle-based Feynman-Kac steering
di: Hartman, Erik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hartman, Erik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reliable algorithm selection for machine learning-guided design
di: Fannjiang, Clara, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fannjiang, Clara, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring the limits of pre-trained embeddings in machine-guided protein design: a case study on predicting AAV vector viability
di: Rodrigues, Ana F., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rodrigues, Ana F., et al.
Pubblicazione: (2026)
Why risk matters for protein binder design
di: Cotet, Tudor-Stefan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cotet, Tudor-Stefan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Epidemic-guided deep learning for spatiotemporal forecasting of Tuberculosis outbreak
di: Barman, Madhab, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barman, Madhab, et al.
Pubblicazione: (2025)
DeepAtlas: a tool for effective manifold learning
di: Hughes, Serena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hughes, Serena, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative modeling of protein ensembles guided by crystallographic electron densities
di: Maddipatla, Sai Advaith, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maddipatla, Sai Advaith, et al.
Pubblicazione: (2024)
From thermodynamics to protein design: Diffusion models for biomolecule generation towards autonomous protein engineering
di: Li, Wen-ran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Wen-ran, et al.
Pubblicazione: (2025)
DeepDR: an integrated deep-learning model web server for drug repositioning
di: Jin, Shuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Shuting, et al.
Pubblicazione: (2025)
ESM-NBR: fast and accurate nucleic acid-binding residue prediction via protein language model feature representation and multi-task learning
di: Zeng, Wenwu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zeng, Wenwu, et al.
Pubblicazione: (2023)
DeepLINK-T: deep learning inference for time series data using knockoffs and LSTM
di: Zuo, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zuo, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Loop-Diffusion: an equivariant diffusion model for designing and scoring protein loops
di: Borisiak, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Borisiak, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating protein binding interfaces with PUMBA
di: Shirali, Azam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shirali, Azam, et al.
Pubblicazione: (2025)
gRNAde: Geometric Deep Learning for 3D RNA inverse design
di: Joshi, Chaitanya K., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Joshi, Chaitanya K., et al.
Pubblicazione: (2023)
A non-parametric optimal design algorithm for population pharmacokinetics
di: Hovd, Markus, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hovd, Markus, et al.
Pubblicazione: (2025)
Autofocused oracles for model-based design
di: Fannjiang, Clara, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Fannjiang, Clara, et al.
Pubblicazione: (2020)
Estimating Committor Functions via Deep Adaptive Sampling on Rare Transition Paths
di: Wang, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Edge-aware GAT-based protein binding site prediction
di: Yang, Weisen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Weisen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Improved prediction of ligand-protein binding affinities by meta-modeling
di: Lee, Ho-Joon, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lee, Ho-Joon, et al.
Pubblicazione: (2023)
How to make the most of your masked language model for protein engineering
di: McCarter, Calvin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: McCarter, Calvin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Understanding protein function with a multimodal retrieval-augmented foundation model
di: Truong Jr, Timothy Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Truong Jr, Timothy Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
PoET: A generative model of protein families as sequences-of-sequences
di: Truong Jr, Timothy F., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Truong Jr, Timothy F., et al.
Pubblicazione: (2023)
Linguistically inspired roadmap for building biologically reliable protein language models
di: Vu, Mai Ha, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Vu, Mai Ha, et al.
Pubblicazione: (2022)
PTransIPs: Identification of phosphorylation sites enhanced by protein PLM embeddings
di: Xu, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Regressor-guided Diffusion Model for De Novo Peptide Sequencing with Explicit Mass Control
di: Chen, Shaorong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Shaorong, et al.
Pubblicazione: (2026)
T-cell receptor specificity landscape revealed through de novo peptide design
di: Visani, Gian Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Visani, Gian Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
evolSOM: an R Package for evolutionary conservation analysis with SOMs
di: Prochetto, Santiago, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Prochetto, Santiago, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active learning for affinity prediction of antibodies
di: Gessner, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gessner, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
Using machine learning to inform harvest control rule design in complex fishery settings
di: Montealegre-Mora, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Montealegre-Mora, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning optimal treatment strategies for intraoperative hypotension using deep reinforcement learning
di: Adiyeke, Esra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Adiyeke, Esra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable Deep Learning Framework for SERS Bio-quantification
di: Zaki, Jihan K., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zaki, Jihan K., et al.
Pubblicazione: (2024)
A Complete Guide to Spherical Equivariant Graph Transformers
di: Tang, Sophia
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Sophia
Pubblicazione: (2025)
Mamba-based Deep Learning Approach for Sleep Staging on a Wireless Multimodal Wearable System without Electroencephalography
di: Zhang, Andrew H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Andrew H., et al.
Pubblicazione: (2024)
Numerical Stability of DeepGOPlus Inference
di: Pepe, Inés Gonzalez, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pepe, Inés Gonzalez, et al.
Pubblicazione: (2022)
Deep Neural Cellular Potts Models
di: Minartz, Koen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Minartz, Koen, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Text-guided Protein Design Framework
di: Liu, Shengchao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Shengchao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Opportunities in deep learning methods development for computational biology
di: Lee, Alex Jihun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Alex Jihun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed deep learning for infectious disease forecasting
di: Qian, Ying, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qian, Ying, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global Deep Forecasting with Patient-Specific Pharmacokinetics
di: Potosnak, Willa, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Potosnak, Willa, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dual-stage optimizer for systematic overestimation adjustment applied to multi-objective genetic algorithms for biomarker selection
di: Cattelani, Luca, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cattelani, Luca, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Controllable protein design with particle-based Feynman-Kac steering
di: Hartman, Erik, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Reliable algorithm selection for machine learning-guided design
di: Fannjiang, Clara, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Exploring the limits of pre-trained embeddings in machine-guided protein design: a case study on predicting AAV vector viability
di: Rodrigues, Ana F., et al.
Pubblicazione: (2026) -
Why risk matters for protein binder design
di: Cotet, Tudor-Stefan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Epidemic-guided deep learning for spatiotemporal forecasting of Tuberculosis outbreak
di: Barman, Madhab, et al.
Pubblicazione: (2025)