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药物发现通常由多个步骤组成，包括识别疾病病因的靶蛋白键，证明与该靶标相互作用可以防止症状或治愈该疾病，发现与之相互作用的小分子或生物学治疗方法，并通过所需的复杂特性的景观来优化候选分子。药物发现相关的任务通常涉及预测和产生，同时考虑了可能相互作用的多个实体，这对典型的AI模型构成了挑战。为此，我们提出了哺乳动物-M骨 - 一个木质的杂物和an an脚 - 我们采用了一种方法来创建一种多种多样的生物学数据集（包括20亿个样本）（包括蛋白质），包括蛋白质（包括蛋白质），包括蛋白质（包括蛋白质），包括小型分解物，以及小型分子和Genes和Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes。我们引入了一个及时的语法，该语法支持广泛的分类，回归和生成任务。它允许将不同的方式和实体类型组合为输入和/或输出。我们的模型处理令牌和标量的组合，并可以生成小分子和蛋白质，性质预测以及转录组实验室测试预测。我们在典型的药物发现管道中对11个不同步骤的11个不同步骤进行了评估，该任务在9个任务中达到了新的SOTA，并且是
分子对齐的多模式结构和语言
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