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DiffDock
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AI and ML methods show modest gains in virtual screening benchmarks
A new paper critically evaluates several AI-based docking tools, including DiffDock and GNINA, on the LIT-PCBA library. The study found that AutoDock-GPU combined with GNINA rescoring performed best among single methods…
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AI模型在蛋白质-配体对接中优于基于物理的方法
开发了一个名为PoseX的新基准来评估蛋白质-配体对接方法，将AI方法与传统的基于物理的技术进行比较。使用PoseX进行的实验表明，在对接成功率方面，AI方法通常优于基于物理的方法。研究还发现，将AI建模与基于物理的后处理相结合，特别是在解决了AI共折叠方法中的配体手性问题后，可以显著改善结果。