arXiv 机器学习· Bing Yan, Anuroop Sriram, Zachary Ward Ulissi, Kyunghyun Cho, Ricky T. Q. Chen, Benjamin Kurt Miller·· 5 小时前AI 评分33
EVA-Flow：统一环境感知分子构象生成的共享化学学习框架
EVA-Flow: Learning Shared Chemistry for Unified Environment-Aware Molecular Conformation Generation
AI 导读
研究人员提出 EVA-Flow 框架，通过学习共享化学结构并结合环境条件化生成建模，实现统一的环境感知分子构象生成。该方法覆盖真空、蛋白-配体对接、溶剂化与晶体堆积环境，在数据稀缺设置中展现出预训练与跨环境微调的最大收益。评测显示 EVA-Flow 能覆盖广泛的溶剂化构象，并支持为同一分子在不同环境中生成差异化构象。
来源：arXiv 机器学习 · arxiv.org