MUSE - AI在线

SOTA性能，多尺度学习，中山大学提出蛋白质-药物相互作用AI框架

编辑 | 紫罗蛋白质、药物和其他生物分子之间的相互作用，在各种生物过程中发挥着至关重要的作用。了解这些相互作用对于破译生物学过程背后的分子机制和开发新的治疗策略至关重要。当前的多尺度计算方法，常常过于依赖于单一尺度，而对其他尺度的拟合不足，这可能与多尺度学习的不平多尺度衡性和固有的贪婪性有关。为了缓解优化不平衡，中山大学和上海交通大学的研究人员提出了一种基于变量期望最大化的多尺度表示学习框架 MUSE，它可以有效地整合多尺度信息进行学习。该策略通过相互监督和迭代优化，有效融合原子结构和分子网络尺度之间的多尺度信息。