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drug--target affinity
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新型分层AI模型提升药物-靶点亲和力预测
研究人员开发了HierDTA，一个用于预测药物-靶点亲和力（DTA）的新型框架，通过整合药物和蛋白质的分层结构感知表示来提高准确性。该模型将药物表示为异构图，并通过残基相互作用图表示蛋白质，利用交叉注意力来模拟它们之间的特定关系。HierDTA在DAVIS和KIBA数据集上表现出卓越的性能，在泛化能力方面显示出显著的改进，尤其是在未见蛋白质的冷启动场景下。
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新的SPaiK方法实现了可扩展的成对核学习
研究人员推出了一种新颖的成对核学习方法SPaiK，该方法专为成对设置设计，可显著降低计算和内存需求。核心创新是随机广义向量技巧（sGVT），它是稀疏克罗内克积乘法算法的扩展，有助于通过成对核进行高效的大规模训练。这项进展使得核基成对学习能够应用于以前无法处理的数据集大小，七个药物-靶点亲和力数据集上的评估证明了这一点。