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从粗粒度珠子中提取分子:在化学空间中基于自由能进行生成式反向映射

2026-09-07 12:00 科学 🔥 42.2 事件热度
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研究团队提出名为 Juniper 的离散去噪扩散模型,旨在解决从粗粒化珠子到分子的重建问题。该模型以辛醇 - 水分配自由能(ΔG_W→O)作为生成条件,训练数据涵盖最多 9 个重原子映射至一或两个珠子的化学空间。实验表明,针对双珠子目标时,Juniper 生成的分子有效率达 93%,唯一性为 92%,且其预测的自由能分布与目标值呈现高度线性相关性(r²≥0.96)。尽管仅接收单个标量自由能信息,该模型仍能系统调节官能团结构,成功实现从非极性支链烃到极性酰胺、异氰酸酯等结构的转化。这一成果使得基于粗粒化筛选标记的珠子组合能够转化为原子级研究或合成的候选分子。

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A arXiv cs.LG en 2026-09-07 12:00

Recovering molecules from coarse-grained beads: free-energy-conditioned generative backmapping across chemical space

研究团队提出 juniper 模型,通过自由能条件生成实现从粗粒化珠子到分子的重建。该离散去噪扩散模型以辛醇 - 水分配自由能 $\Delta G_{\mathrm{W} \mapsto \mathrm{O}}$ 为条件,训练于最多 9 个重原子映射至一或两个珠子的数据上。实验显示,针对双珠子目标,juniper 生成的分子有效率为 93%,唯一性为 92%,其自由能分布与目标值呈线性关系($r^{2} \geq 0.96$)。尽管仅接收单个标量信息,模型仍能系统调节官能团,从非极性支链烃过渡到极性酰胺、异氰酸酯等结构。该成果使粗粒化筛选标记的珠子组合可转化为原子级研究或合成的候选分子。