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Biomolecules
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新的READ框架使用检索对齐扩散进行药物设计
研究人员推出了一种用于基于结构的药物设计的新型框架READ，该框架利用检索对齐扩散模型。该方法将分子生成条件化为靶向同源蛋白的小分子，并在整个生成过程中整合检索到的配体作为条件指导。READ旨在通过考虑共享的结合模式来捕捉分子识别的基本原理，解决了现有方法将分子生成视为孤立任务的局限性。在评估中，READ在与最先进的方法相比表现出强大的性能，并为早期计算命中生成提供了一个实用的框架。
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新的拓扑方法增强了分子动力学模拟分析
研究人员引入了一种使用持久同调（PH）分析分子动力学模拟的新颖方法。这种方法包括一种称为掩码洪水复形的蛋白质特定修改，它能生成对蛋白质构象具有几何感知的摘要。这些基于PH的描述符在各种任务中表现出具有竞争力的性能，包括蛋白质类别预测和马尔可夫状态模型估计，并在蛋白质构象的生成模型方面显示出潜力。
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AI模型Ligandformer和蛋白质动力学调查推动药物发现和生物研究
研究人员开发了Ligandformer，这是一种旨在预测化合物性质且具有增强可解释性的图神经网络。该模型集成了注意力图，以揭示特定结构特征如何影响预测，解决了深度学习在药物发现中“黑箱”的性质。Ligandformer在不同实验条件和性质预测中展现了鲁棒的性能和泛化能力。