PSICHIC
Nature子刊，准确率达96%，AI从序列中预测蛋白-配体互作
编辑 | 萝卜皮在药物研发中，确定小分子配体对蛋白质的结合亲和力和功能效应至关重要。目前的计算方法可以预测这些蛋白质-配体相互作用特性，但如果没有高分辨率的蛋白质结构，通常会失去准确性，并且无法预测功能效应。莫纳什大学（Monash University）和格里菲斯大学（Griffith University）的研究人员开发了 PSICHIC（PhySIcoCHemICal graph neural network），这是一个结合物理化学约束的框架，可直接从序列数据解码相互作用指纹（fingerprints）。这使
准确率达0.96，从序列中预测蛋白-配体互作的物理化学约束图神经网络
编辑 | 萝卜皮在药物研发中，确定小分子配体对蛋白质的结合亲和力和功能效应至关重要。目前的计算方法可以预测这些蛋白质-配体相互作用特性，但如果没有高分辨率的蛋白质结构，通常会失去准确性，并且无法预测功能效应。莫纳什大学（Monash University）和格里菲斯大学（Griffith University）的研究人员开发了 PSICHIC（PhySIcoCHemICal graph neural network），这是一个结合物理化学约束的框架，可直接从序列数据解码相互作用指纹（fingerprints）。这使
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