实体
LIT-PCBA: An Unbiased Data Set for Machine Learning and Virtual Screening
LIT-PCBA: An Unbiased Data Set for Machine Learning and Virtual Screening
PulseAugur coverage of LIT-PCBA: An Unbiased Data Set for Machine Learning and Virtual Screening — every cluster mentioning LIT-PCBA: An Unbiased Data Set for Machine Learning and Virtual Screening across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
0
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
AI和ML方法在虚拟筛选基准测试中显示出适度收益
一篇新论文批判性地评估了包括DiffDock和GNINA在内的几种基于AI的对接工具在LIT-PCBA库上的表现。研究发现，AutoDock-GPU结合GNINA重评分在单一方法中表现最佳。然而，监督式机器学习重新排序带来了最显著的改进，将最佳单一评分器的性能提升了110%。
-
新的h-MINT模型改进了药物发现中的结合亲和力预测
研究人员开发了h-MINT，一种新颖的分层分子相互作用网络，旨在通过更好地表示分子片段来改进药物发现。该方法使用OverlapBPE标记化方法，允许片段重叠并捕获比传统原子级图更丰富的化学背景。h-MINT模型有效地模拟了原子和片段两个层面的相互作用，从而显著提高了结合亲和力预测和虚拟筛选的准确性。