graph-diffusion

提出CoMole，一种基于基序感知图扩散和强化学习的可控分子生成基础模型，在材料和药物发现基准测试中实现了卓越的可控性。

本文正式将基于转录组的药物设计（TBDD）形式化为一个生成式逆问题，并提出了CURE——一个多分辨率转录组引导的扩散框架，能够生成以所需转录组状态转变为条件的药物分子。