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  1. TOOL · CL_48819 ·

    共折叠模型表征提升小分子学习效果

    研究人员开发了一种利用蛋白质-配体共折叠学习小分子表征的新方法。该方法以Boltz2模型为证,表明原子级交互数据可显著提高ADMET预测和分子生成等任务的性能。研究发现,这些共折叠表征与现有方法互补,并能提高分子发现的样本效率。