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protein-ligand binding affinity
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PLA-SGCN: 蛋白质 - 配体结合亲和力预测的相似对和半监督图卷积网络的整合
本文提出了一种利用半监督图卷积网络(GCN)在蛋白质 - 配体亲和性(PLA)预测中整合了相似困难样本的方法,通过同时检索相似困难样本、学习蛋白质 - 配体描述符、学习输入样本的图拓扑结构以及使用半监督 GCN 进行任务预测,显著优于相似方
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2 months ago
蛋白质 - 配体结合亲和力预测的多任务生物测定预训练
本文提出了多任务生物测定预训练框架 (MBP),该模型结合蛋白质 - 配体复合物的三维结构作为输入来预测蛋白质 - 配体结合亲和力,利用 ChEMBL-Dock 数据集对不同亲和力标签的预测进行多任务预训练,并且分类了相对排名是否来自同一生
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a year ago
利用联合全局局部交互建模预测蛋白质 - 配体结合亲和力
提出了一种新颖的全局 - 局部相互作用(GLI)框架,用于预测蛋白质 - 配体结合亲和力,通过考虑蛋白质和配体之间的多级相互作用,包括闭合原子之间的高能短程相互作用和非成键原子之间的低能远程相互作用,全局嵌入长程相互作用并分别聚合本地短程相
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2 years ago
基于结构的深度融合推断提高蛋白质配体结合亲和力预测
该研究提出使用融合模型来组合不同深度学习模型的特征表示,从而改善预测蛋白质 - 配体结合亲和力的效果,并在 PDBBind 2016 数据集和其对接位点复合物方面证明效力。
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4 years ago
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