通知丨2025人工智能与生物医药生态大会将于6月在上海召开

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北京大学王劲卓团队提出DrugLAMP模型，通过多模态预训练语言模型进行药物-靶点相互作用预测

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罗氏｜LAB IN A LOOP：利用数据和人工智能改变药物发现和开发

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JCIM｜ 中科院深圳先进技术研究院蔡云鹏：基于GPT-4和蛋白质语言模型的自动化蛋白质分析方法ProtChat

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洛桑联邦理工学院提出DiffSBDD模型，通过等变扩散模型进行基于结构的药物设计

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慕尼黑工业大学提出VespaG模型，通过专家知识引导的蛋白质语言模型进行蛋白质变异效应预测

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JCIM｜中国科学技术大学刘际等：特征冗余消减与多通道注意力机制驱动的药物-靶点相互作用预测

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北京大学/哈佛大学等多机构｜多组学中的人工智能：挑战与突破

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腾讯团队提出Interformer模型，通过相互作用感知进行蛋白质-配体对接亲和力预测

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JCIM｜用晶体学药物片段筛选结合COLAV方法，高效捕捉蛋白质的构象多样性

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上海交通大学袁野团队提出GexMolGen模型，通过基因表达特征的大语言模型编码实现跨模态分子生成

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中科院上海营养与健康所李虹团队提出JointSyn，通过双视图联合学习进行药物协同作用预测

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AI赋能生物医药好书推荐！近两年国内上市专著一览

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Nat Mach Intell｜一种分子集合表示模型，用于分子性质的多任务预测

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东北大学孟琭团队提出TAWFN模型，通过双模型自适应权重融合网络进行蛋白质功能预测

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ACS Omega｜生成模型加速多靶点的新药研发

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中南大学王建新教授团队提出BANDRP模型，通过基于分子指纹和多组学的双线性注意力网络进行药物反应预测

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中山大学邹青松团队提出DGCL模型，通过双图神经网络对比学习预测分子性质

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NCS+NC｜湖南大学DrugAI实验室同一天发表两项重要成果

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JCIM｜机器学习驱动的数据估值：优化高通量筛选流程的前沿探索

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