每天了解一篇“NC”文献 | 利用机器学习引导的对接屏幕快速穿越广阔的化学空间

劳动节小长假不停学，还有1天，又要进入忙碌且充实的日常了！——今天的“NC”文献来自Nature Computational Science，是刚刚被SCI收录“转正”的一本12分期刊，在这里暗中观察AI+医学的发展是刚刚好~-关键词中提到了“分子对接”和“虚拟筛选”，也许有的小伙伴下意识认为：这和普通的包含分子对接的研究类似，下意识联想到各种常用工具，比如24年因为开源，热度很高的AlphaFold 3等。当然，AF3也可以大幅度提升研究效率；可是当你面对的“待办事项”，有【上亿个】呢？-没错，这篇文献就是用AI进行上亿次虚拟筛选。-虽然以机器学习、孟德尔随机化为代表的一些套路对实验没有高要求，甚至无需实验，但部分高级分析对计算硬件的潜在要求，也是一笔成本。用了AI，还筛选上亿次，成本难道要烧到一个恐怖的地步？-并未，研究团队直言，他们的方案可以将计算成本降低1000倍以上。-这种级别难道只有大佬团队才能实现吗？未必，扫码添加雪球老师，回复“个性化”详细咨询。