A Review of Topological Data Analysis and Topological Deep Learning in Molecular Sciences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Topological data analysis (TDA) has emerged as a powerful framework for extracting robust, multiscale, and interpretable features from complex molecular data for artificial intelligence (AI) modeling and topological deep learning (TDL). This review provides a comprehensive overview of the development, methodologies, and applications of TDA in molecular sciences. We trace the evolution of TDA from early qualitative tools to advanced quantitative and predictive models, highlighting innovations such as persistent homology, persistent Laplacians, and topological machine learning. The paper explores TDA's transformative impact across diverse domains, including biomolecular stability, protein-ligand interactions, drug discovery, materials science, topological sequence analysis, and viral evolution. Special attention is paid to recent advances in integrating TDA with machine learning and AI, enabling breakthroughs in protein engineering, solubility, and toxicity prediction, and the discovery of novel materials and therapeutics. We also discuss the limitations of current TDA approaches and outline future directions, including the integration of TDA with advanced AI models and the development of new topological invariants. This review aims to serve as a foundational reference for researchers seeking to harness the power of topology in molecular sciences.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle