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分子模拟论文权威发布_《深度关系》(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

分子模拟论文

图深度学习贝叶斯：从峡谷到原野 𐟓œ 本论文首先回顾了图深度学习领域中大多数方法的建立原则，然后对图分类再现性问题进行了深入研究。通过增量构建我们的深度架构，我们将深度学习的基本思想与贝叶斯世界联系起来。𐟌 𐟔 这个框架允许我们考虑具有离散和连续边缘特征的图，产生足够丰富的无监督嵌入，以达到在多个分类任务上的先进水平。该方法还支持贝叶斯非参数扩展，它可以自动选择几乎所有模型的超参数。𐟎𐟓Š 两个真实世界的应用证明了深度学习对图形的有效性。第一个问题是用有监督的神经模型预测分子模拟的信息理论量。接着，我们利用贝叶斯模型来解决恶意软件分类任务，同时对过程内代码混淆技术具有鲁棒性。𐟒‰ 𐟌ˆ 最后，我们试图将神经和贝叶斯世界的精华融合在一起。由此产生的混合模型能够预测以输入图为条件的多模态分布，因此能够比大多数工作更好地模拟随机性和不确定性。𐟌Ÿ 𐟎€𛧚„来说，我们的目标是为图深度学习的研究领域提供一个贝叶斯视角。

华中师范大学农药实验室招博士生啦！嘿，大家好！我们实验室正在寻找一些有志于人工智能与化学/生物学交叉领域的全日制博士研究生。具体要求如下：专业背景 𐟎“ 首先，你得有化学、药学、植物保护、计算化学或者计算机等相关专业的硕士学位。如果你是即将获得硕士学位的应届毕业生，那也可以考虑哦！只要符合华中师范大学博士生秋季入学的要求就行。英语能力 𐟌 英语阅读和理解能力一定要好，毕竟科研论文大多是英文的。写作能力也不能差，毕竟你要自己写论文嘛。品行和健康 𐟒ꊥ“行要端正，身体健康也是必须的。科研工作需要长时间的努力和坚持，所以身体一定要好。科研和创新 𐟔스𝠥🅩Ủœ‰强烈的科研兴趣和创新能力。团队合作精神也很重要，毕竟科研不是一个人能搞定的。发表论文 𐟓„ 在人工智能与化学/生物学交叉、分子模拟、药物发现等领域，以第一作者身份发表过SCI论文的优先考虑。生物信息学背景 𐟒𛊥悦žœ你有生物信息学背景，熟悉AlphaFold、RoseTTAFold等蛋白质结构预测工具，那就更棒了！总之，如果你符合以上条件，欢迎你来报考我们的实验室！期待你的加入！

图深度学习与贝叶斯结合：探索无限可能 𐟌Ÿ 探索图深度学习与贝叶斯理论的结合点，我们走在了时代的前沿。这篇论文回顾了该领域中大多数方法建立的原则，深入研究了图分类再现性问题。通过以增量的方式构建我们的深度架构，我们成功地将深度学习的基本思想与贝叶斯世界联系起来。𐟌 𐟓Š 这个框架的独特之处在于，它能够处理具有离散和连续边缘特征的图，生成丰富无监督嵌入，从而在多个分类任务上达到先进水平。此外，该模型还支持贝叶斯非参数扩展，能够自动选择几乎所有模型的超参数。𐟎𐟔젤𘤤𘪧œŸ实世界的应用案例证明了深度学习对图形的有效性。首先，我们利用有监督的神经模型预测分子模拟的信息理论量。接着，我们运用贝叶斯模型来解决恶意软件分类任务，同时对过程内代码混淆技术具有鲁棒性。𐟒𛊊𐟌ˆ 最后，我们试图将神经和贝叶斯世界的精华融合在一起。由此产生的混合模型能够预测以输入图为条件的多模态分布，因此能够比大多数工作更好地模拟随机性和不确定性。𐟎𐟓š 总的来说，我们的目标是为图深度学习的研究领域提供一个贝叶斯视角，开启新的探索之旅。𐟚€

「学术期刊」【Open Journal of Medicinal Chemistry期刊简介】OJMC(Open Journal of Medicinal Chemistry, ISSN Print: 2164-3121, ISSN Online: 2164-313X)是科研出版社(SCIRP)出版的一本致力于药物化学领域最新进展的国际型开放获取季刊(出版时间为每年的3月、6月、9月和12月)。该期刊主要关注药物设计、药物作用机制、杂环化学、分子建模等不同方面的发展动态，旨在为相关领域科研人员提供一个分享与交流的平台。「药物化学」「论文发表」「期刊论文」

Alpha Fold3：科研新宠？ 𐟎‰ 好消息！Alpha Fold 3 带来了分子模拟的新突破，大大降低了科研门槛。𐟘“ 但坏消息是，目前模拟结果还不能用于发表科研论文。 𐟔젨‡결21年Alpha Fold 2发布以来，科学家们利用这一强大的AI工具，在蛋白质结构预测、药物发现等多个领域取得了显著进展。然而，Alpha Fold的开发者们一直在探索更多可能性。 𐟤” 最近，Alpha Fold的最新版本——Alpha Fold 3，在Nature杂志上发布，旨在让科学家能够预测蛋白质与其他分子相互作用时的结构。这一突破性的进展，无疑将为科研工作带来更多便利。 𐟚렧„𖨀Œ，与之前的版本不同，Alpha Fold 3目前仅限非商业使用。这一限制让许多科研人员感到遗憾，但也理解DeepMind的立场。 𐟌 尽管如此，Alpha Fold 3的能力依然令人惊叹。一位伦敦的生物化学家表示：“这简直是一场革命。它有望让蛋白质结构预测变得更加民主化。” 𐟔 Alpha Fold 3不仅在蛋白质结构预测上表现出色，还能预测蛋白质与DNA、RNA等细胞组分相互作用时的结构。这一工具的准确度远超许多现有的专业工具。 𐟓š 随着Alpha Fold的不断发展，我们期待这一工具能为科研领域带来更多创新和突破。尽管目前面临一些限制，但它的潜力无疑是巨大的。

华东理工大学彭昌军教授逝世，享年60岁 𐟎“ 华东理工大学化学与分子工程学院的一位杰出教授，彭昌军，因突发疾病，于2024年10月29日不幸去世，享年60岁。 𐟓š 彭昌军教授，湖北监利人，毕业于武汉化工学院（现武汉工程大学）并获得学士学位，后在成都科技大学（现四川大学）获得硕士学位，并于2001年在华东理工大学获得博士学位。 𐟏력𝭦˜Œ军教授在武汉化工学院工作了12年，期间从讲师晋升至副教授，并担任武汉市青联第十届委员会委员、湖北省青联第十届委员会委员，以及武汉化工学院首批“学术带头人”。2002年11月，他加入华东理工大学，成为教授和博士生导师，并担任中国化工学会离子液体专业委员会副秘书长。 𐟔젥𝭦˜Œ军教授的主要研究方向包括离子液体与大分子等复杂流体的研究，他通过实验测试、理论模型构建、量子化学计算、分子模拟、COSMO预测以及基团贡献法等手段进行了系统性的研究。 𐟓ˆ 他主持了多项国家级课题，包括7项国家自然科学基金面上项目、1项国家自然科学基金重点项目（合作）、1项科技部973课题及1项科技部973子课题。他在国内外学术期刊上发表了超过200篇论文，并获得了国家科技进步二等奖和上海市自然科学一等奖等多项荣誉。 𐟕Š️ 彭昌军教授的逝世对于华东理工大学化学与分子工程学院来说是一个巨大的损失，他的学术成就和贡献将永远铭记在人们心中。

计算化学与人工智能的完美结合𐟒ᰟ”슦œ€近，几位计算化学的伙伴们向Kitty咨询关于如何将计算化学与人工智能相结合。他们的导师给予了他们一个充满挑战性的研究方向——计算化学＋人工智能。尽管导师没有提供太多具体的指导，但Kitty理解这种探索的渴望，并愿意分享一些相关的研究题目。 𐟓Œ 分享几个关于计算化学与人工智能的论文题目： 1️⃣ 深度学习在药物分子活性预测中的应用 2️⃣ 利用卷积神经网络优化分子动力学模拟中的势能函数 3️⃣ 人工智能辅助的高效量子化学计算方法开发 4️⃣ 基于机器学习的分子轨道能级预测模型研究 5️⃣ 人工智能在新型二维材料性质预测中的应用 6️⃣ 基于强化学习的材料结构优化算法研究 7️⃣ 深度学习在药物分子-蛋白质相互作用研究中的应用 8️⃣ 机器学习在有机化学反应机理解析中的应用 9️⃣ 基于图神经网络的化学反应路径预测研究 𐟚€ 如果你对这些方向感兴趣，或者正在寻找一个能够结合深度学习/机器学习与计算化学的课题，Kitty的科研团队可能会有适合你的机会。我们有一个正在进行的项目，涉及深度学习和机器学习在计算化学中的应用，已经有成熟的想法和实验数据，可以带领2-3位同学共同发表SCI论文。 𐟓‹ 我们欢迎以下类型的同学加入：导师放养，缺乏创新点，专业方向不一致的同学正在进行本硕博毕业论文、保研或申博的同学有人工智能完整学习路径，化学其他专业的同学也可以申请 𐟌Ÿ 让我们一起探索计算化学与人工智能的结合点，开启科研的新篇章！

2023药物虚拟筛选30篇论文分析 𐟓ˆ𐟓ˆ影响因子在PubMed上以"virtual screening"为关键词搜索并限定2023年，我们发现了多达3700多篇论文。随机抽取了前面的30篇进行分析，发现这些论文的平均影响因子为5.7，其中最高的一篇发表在NC上，其余大部分影响因子在5-7分之间，显示出药物虚拟筛选科研项目的较高水平。 𐟔찟”쨙š拟筛选技术分子对接是最经典且常用的技术，占比高达97%。其次是分子动力学模拟，占比60%。ADMET预测分析用于评估药物是否能成功转化到细胞效应与体内药效，机器学习/深度学习虽然新颖但尚未完全成熟，而药效团模型则是一个经典且能节省大量计算资源的方法。 𐟌𑰟Œ𑨍柳馝妺商业化合物库仍然是最大的来源，包括ChemDiv、Specs、Maybridge等老牌药用化合物供应商，这些库中的化合物可以随时购买用于生物测试。其次是天然产物/中药库，这些天然产物在几十亿年的进化中形成了容易产生生理效应的结构，是研究的热点。虚拟化合物库虽然量大上限高，但需要有合成渠道。课题组自己收集的化合物也是不少实验室独有的科研秘籍。

材料科学与工程专业毕业论文选题全攻略𐟌Ÿ ✅论文选题方向包括: 1⃣️金属材料方向：研究各类合金的性能、工艺、微观结构及应用，涉及加工、环境适应性与复合材料等多方面，助力多领域发展。 2⃣️无机非金属材料方向：围绕混凝土、陶瓷等材料，研究制备、性能表征与调控、特殊性能材料开发及多领域应用，兼顾晶体生长与缺陷控制等。 3⃣️高分子材料方向：专注新型高分子合成与性能，探究复合材料特性与改性、加工工艺、特殊应用及各类高分子材料的拓展优化。 4⃣️复合材料方向：针对不同增强体复合材料，研究损伤修复、界面优化、性能预测、连接技术、多领域应用及特殊功能复合材料设计制备等。 5⃣️材料制备与加工方向：开展各类材料制备与加工技术研究，涵盖传统与新型工艺优化、特殊处理影响、薄膜与纳米材料制备及过程数值模拟优化。

诺奖技术再升级，AlphaFold3出来了！ 10月9日，谷歌DeepMind的Demis Hassabis、John Jumpe因对蛋白质结构的预测，与蛋白质设计先驱David Baker分享了2024年诺贝尔化学奖。其实，2021年DeepMind就推出了AlphaFold2，其能够根据氨基酸序列来准确预测蛋白质的三维结构。 AlphaFold2的出现，引发了蛋白质结构及其相互作用建模领域的一场革命，为蛋白质建模和设计应用提供了广泛的可能。而最近，DeepMind团队带来了AlphaFold2的全面升级版——AlphaFold3。今年5月9日，Demis Hassabis、John Jumpe 等人在 Nature 期刊发表了新的研究论文。该研究推出了AlphaFold3，这是一个强大的结构预测统一框架，涵盖了前所未有的广度和精确度，能够高准确性预测蛋白质与其他各种生物分子相互作用的结构。这一最新模型能预测含有蛋白质数据库（Protein Data Bank）内几乎所有分子类型的复合物的结构，包括配体（小分子）、蛋白质、核酸（DNA和RNA）如何聚集在一起并相互作用，以及预测翻译后修饰和离子对这些分子系统的结构影响，从而帮助我们在原子水平上精确地观察生物分子系统的结构。研究团队希望AlphaFold3能够帮助我们重新认识生物世界、重新思考药物发现，将它应用于现实世界的挑战，最终开发出治疗人类最致命疾病的新疗法。（摘自生物世界）「热门微博」「诺贝尔奖」「alphafold3开源实现来了」「人工智能」

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