本研究通过将分子对接问题视为一种生成建模问题，实现了一个基于扩散过程的 DiffDock 模型，能够准确地预测小分子配体和蛋白质的结合结构，并在准确性和计算效率方面显著优于传统对接和深度学习方法。

Oct, 2022

通过引入新的任务 —— 灵活对接，以预测配体和口袋侧链的姿态，并引入扩展到几何流形的扩散桥生成模型 Re-Dock，提出了受牛顿 - 欧拉方程启发的能量到几何映射，用于共同建模反映能量约束对接生成过程的结合能和构型，在设计的基准数据集如 apo-dock 和 cross-dock 上进行综合实验证明我们模型相对于现有方法具有更高的有效性和效率。

Feb, 2024

本研究提出了一种名为 ElliDock 的新型基于学习的方法，用于预测蛋白质 - 蛋白质对接界面，并在推断时间上显著快于其他方法，特别适用于抗体 - 抗原对接。

Jan, 2024

利用未标记的实验蛋白质结构，通过基于表示学习的方法，我们提出了 SidechainDiff，它利用了 Riemannian 扩散模型来学习侧链构象的生成过程，并且可以给出蛋白质结合界面上突变的结构背景表示。通过利用这些学习到的表示，我们在预测蛋白质结合突变效果方面取得了最新的研究成果。另外，SidechainDiff 是第一个基于扩散的侧链生成模型，与以往主要集中在生成蛋白质骨架结构的努力有所区别。

Oct, 2023

本文通过设计 SE（3）- 等变图匹配网络，使用关键点匹配和对齐来逼近配体口袋，并使用可微分 Kabsch 算法预测对接姿态，从而预测蛋白质复合物的 3D 结构，提出了一个名为 EquiDock 的模型。该模型在不需要大量采样、结构精炼或模板的情况下，在大多数情况下都能在计算时间上优于现有的对接软件，但仍需要进行实证研究。

Nov, 2021

蛋白质相互作用、组装形成、蛋白质对接、多聚蛋白对接和博弈论框架是本研究的主要关键词和研究领域，通过 DockGame 方法可以提高蛋白质对接问题的效率和生成多种可能的组装结构。

Oct, 2023

我们提出了一种力导向的 SE (3) 扩散模型 ConfDiff，用于蛋白质构象的生成，该模型融合了力导向网络和基于数据的评分模型，能够生成具有多样性且高保真性的蛋白质构象。实验证明，我们的方法在多种蛋白质构象预测任务中优于现有方法。

Mar, 2024

本研究介绍了一种新的基于扩散的生成模型，通过模拟蛋白质的折叠过程，使用一系列连续角度来生成新的蛋白质骨架结构，通过简单的 transformer 骨干训练出高质量的蛋白质结构，并开源了对应的代码库和训练模型。

Sep, 2022

基于结构的药物设计旨在生成与特定蛋白质靶点结合的三维配体分子。本研究提出了一种名为 Binding-Adaptive Diffusion Models (BindDM) 的新框架，通过自适应地提取负责蛋白质 - 配体相互作用的结合位点的关键部分，使用 SE (3)- 等变神经网络对所选的蛋白质 - 配体子复合物进行处理，并将其与复合物的每个原子传递回来，以在生成具有结合相互作用信息的面向目标的三维分子扩散时增强。实验证明 BindDM 能够生成具有更真实的三维结构和更高结合亲和力的分子，平均 Vina 得分高达 - 5.92，同时保持良好的分子属性。

Jan, 2024

DeltaDock 是一个用于高效分子对接的强大且通用的框架，它在快速采样准确结构和多尺度迭代优化初步结构两个步骤中操作，通过大型蛋白质模型和图神经网络，结合 GPU 加速采样算法，实现了盲对接和特定位点对接设置下的卓越性能和预测物理有效结构的能力。

Nov, 2023