DrugMGR

预测配体-靶标对的结合亲和力，哈工大开发新SOTA药物表示模型

编辑 | 白菜叶了解配体-靶标对的分子间相互作用是指导优化癌症药物研究的关键，这可以大大减轻湿实验室的负担。当前计算方法存在一些缺陷，限制了它们的实际应用。在这里，哈尔滨工业大学的研究人员在此提出了 DrugMGR，这是一种深度多粒度药物表示模型，能够预测每个配体-靶标对的结合亲和力和区域。通过对配体复杂的自然机制和蛋白质高级特征的多粒度表示学习，DrugMGR 几乎在所有数据集上都显著优于当前最先进的方法。并且，这是第一个同时使用图、卷积和基于注意力的信息分析蛋白质-配体复合物的模型。该研究以「DrugMGR:

5/11/2024 11:52:00 AM

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