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protein family
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新的SHSP框架加速混合整数线性规划求解
研究人员开发了一个名为结构感知分层解预测（SHSP）的新框架，以提高解决混合整数线性规划（MILP）问题的效率。与先前同时预测变量概率的方法不同，SHSP使用分层条件解码机制。该方法构建变量耦合图，并按顺序解码变量，每个步骤都以先前的预测为条件。SHSP还包括一个置信度感知机制来纠正不可靠的中间结果，从而显著减小了求解差距。
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新的谐波扭转扩散框架增强了蛋白质-配体对接
研究人员开发了 Harmony，一个用于蛋白质-配体柔性对接的新框架，该框架明确考虑了角度变量的周期性几何。与使用通用欧几里得头的先前基于扩散的模型不同，Harmony 使用在圆上学习到的谐波势来参数化扭转得分场。这种方法为旋转异构体运动引入了频率感知归纳偏置，从而在 PDBBind 基准测试中提高了配体姿态准确性和口袋重建。Harmony 还增强了 PoseBusters 数据集上生成的复合物的物理有效性，并已在 EBNA1 和 K…