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PDBbind database
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新框架改进蛋白质-配体结合预测
研究人员开发了HCLBind，一个旨在改进蛋白质-配体结合亲和力预测的新自监督框架，特别适用于复杂的多域蛋白质。该方法通过采用分层诱饵策略，将表示学习与亲和力回归解耦，该策略能够捕捉局部理化约束和全局构象几何。通过集成一个域门控图注意力网络和跨模态注意力，HCLBind能有效优先处理域接口，并在PDBBind数据集上展示出稳健的不确定性估计。
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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。
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HBGSA模型利用氢键图和自注意力进行药物-靶点结合预测
研究人员开发了HBGSA，一个拥有3.06M参数的新模型，旨在提高药物-靶点结合亲和力的预测精度。该模型通过整合空间几何约束和氢键特征（这些特征常被忽视）来解决现有方法的局限性。HBGSA利用带有自注意力的图神经网络和一种新颖的皮尔逊相关损失函数，以增强其识别高亲和力化合物的能力。