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KRAS
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新的基准测试ShallowBench针对浅口袋的AI药物设计
研究人员开发了ShallowBench，这是一个新的基准测试，旨在评估用于药物设计的生成式AI模型，特别关注具有浅结合口袋的靶点。现有模型在这些具有挑战性的靶点上表现不佳，而这些靶点在肿瘤学等领域很常见。ShallowBench包含5,780个靶点，旨在推动AI架构和损失函数的创新，以改善历史上难以靶向的蛋白质的药物发现。
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新框架处理具有多个变量的复杂知识图谱查询
研究人员开发了一个名为神经可扩展符号搜索（NS3）的新框架，以应对知识图谱上复杂查询应答的挑战。现有方法在处理涉及多个自由变量的查询时遇到困难，通常依赖于不太准确的边际排名。NS3通过首先回答边际化子查询，然后将变量合并到由动态预算控制的剪枝域中，并逐步降低查询复杂度来近似联合排名。