Oct, 2023

DrugCLIP：用于虚拟筛选的对比蛋白质 - 分子表示学习

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TL;DR本文介绍了一种新颖的对比学习框架 DrugCLIP，通过将虚拟筛选重新构建为密集检索任务，并利用对比学习来对齐大量配对数据中的结合蛋白口袋和分子的表示，从而无需准确的结合亲和力标签。同时，我们还引入了一种受生物知识启发的数据增强策略，以学习更好的蛋白质 - 分子表示。广泛实验结果表明，DrugCLIP 在不同的虚拟筛选基准测试中明显优于传统对接和监督学习方法，尤其是在零样本设置中，大大减少了计算时间。
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发现论文，激发创造
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    May, 2024

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    Nov, 2023

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    Oct, 2023