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binding affinity prediction
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MATE-Pred: 多模态基于注意力的 TCR-Epitope 相互作用预测器
MATE-Pred 是一种高度可靠的新方法，通过多模式注意力机制预测 T 细胞受体和表位结合亲和力，展示了多模式模型在从氨基酸残基中高效捕捉上下文、物理化学和结构信息的潜力，以及在各种药物发现方案中的潜在应用。
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7 months ago
元模型改进的配体 - 蛋白结合亲和力预测
通过整合发布的经验结构基于对接和序列基于深度学习模型，我们开发了一个元建模框架，多个元模型在结合输入特征多样性的情况下，显著提高了结合亲和力预测的准确性，从而节省了找药物的时间和费用。
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9 months ago
基于几何深度学习的结构药物设计系统性调查
本文系统地回顾了几何深度学习在基于结构的药物设计中的最近进展，并包括了结合位点预测、结合姿势生成、分子生成、连接器设计和结合亲和力预测等任务的详细综述和相关进展的挑战以及潜在机会。
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a year ago
自适应读取的图神经网络
通过神经网络提供自适应 readout 功能，将节点特征高效地聚合成图级表示，在处理包括图神经网络的许多学习任务中是必不可少的。在某些问题中（如结合亲和力预测），可以松弛假设空间排列不变性的限制并使用自适应 readout 函数来学习更有效
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2 years ago
DeepDTA: 深度药物 - 靶向结合亲和力预测
利用卷积神经网络对药物靶点结合亲和力进行预测并得出最优模型，成果优于传统算法和现有最先进算法。
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6 years ago
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