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在此背景下，生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL，该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合，用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务，使用常见基准并与最先进方法进行比较，发现 ...
Cellarity是一家美国细胞行为治疗药物研发商,主要通过了解细胞行为开发药物,正在使用其平台来设计针对疾病的整个细胞和分子复杂性的药物,从而提高药物研发的成功率。 融资历程3 核心人员0 上榜榜单0 相关竞品20 融资历程3 导出 序号融资日期融资轮次融资金额投资方关联机构 ...
在此背景下，生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL，该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合，用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务，使用常见基准并与最先进方法进行比较，发现 ...
在此背景下,生命科学公司Cellarity和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合,用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务,使用常见基准并与最先进方法进行比较,发现 MOLRL...
在此背景下,生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合,用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务,使用常见基准并与最先进方法进行比较,发现 MOL...
在此背景下,生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合,用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务,使用常见基准并与最先进方法进行比较,发现 MOL...
B轮融资1.23亿美元，Cellarity瞄准“细胞行为”开创药物发现新方法 近日，一家由Flagship Pioneering创立的生命科学公司Cellarity宣布完成1.23亿美元的B系列融资。Cellarity成立于2017年，总部位于美国马萨诸塞州的剑桥市。它是一家致力于通过研究和改变细胞行为来发现和开发药物的公司。
在此背景下,生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合,用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务,使用常见基准并与最先进方法进行比较,发现 MOL...
Cellarity是一家由Flagship Pioneering创立的生命科学公司,致力于开发一种针对细胞的新药物的发现方法。近日,Cellarity宣布获得了1.23亿美元的B轮融资。该轮融资的投资者除了Flagship Pioneering之外,还包括BlackRock,The Baupost Group,Banque Pictet和其他八位投资者。