基于深度学习中的扩散模型优化药物发现中的分子对接技术

爬取要用数据库数据

chembl提供了API(chembl_webresource_client)可以用来获取数据安装一下:pip install chembl_webresource_client废话少说,上代码:import pandas as pdfrom chembl_webresource_client.new_client import new_clientimport argparseparser =

写在开头1.靶点信息数据收集1.1 uniprot生物实验数据收集2.1 PUCHEMchembl总所周知,科研是基于数据的,数据是基础也同样是目的.但如何全面且详细地回顾和收集世界各地地往期工作就是困扰诸多科研工作的难题.但随着大量公开且庞大数据库的出现,似乎在为我们登上巨人的肩膀铸造了电梯.今天就以个人经验总结了一下如何搭乘这一部电梯.如有不足之处也请大家在评论区补充,感谢~本文章全程采用Po

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记载一下如何汇总4大数据库的数据

预测药物-靶点相互作用（DTI）时药物发现中的关键环节，近年来一些深度学习方法在该环节中显示了广泛的应用前景，但目前仍然存在两个关键问题：1. 如何明确地建模和学习药物和靶标之间的局部相互作用，以便更好地预测。2. 如何提升药物-靶标对的预测的泛化能力。针对这两个问题，作者提出了一个深度双线性关注网络(drug- BAN)框架以学习药物和靶标之间的局部相互作用，并使用领域自适应模块应用到训练集分布

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标题：Predicting locations of cryptic pockets from single protein structures using the PocketMiner graph neural network期刊： Nature communictions团队：华盛顿大学生物化学与分子生物物理系靶点的成药口袋是药物研发的起点，而除了在自然状态下显而易见的”显式口袋“外。还存