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protein-protein interactions
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药物发现PPIs新RAG基准发布
研究人员推出了RAGPPI，这是一个旨在评估检索增强生成（RAG）系统在药物发现中识别蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）的生物学影响的新基准。该基准包含4,420个问答对，其中500对的黄金标准子集是通过专家注释创建的，而银标准集是使用集成自动评估LLM生成的。RAGPPI旨在通过提供一个针对该特定任务的专用资源，来推进用于药物发现应用的RAG系统。
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新型AI模型增强蛋白质相互作用预测
研究人员开发了一种名为MMM-PPI的新方法，以改进蛋白质-蛋白质相互作用的预测。该方法通过考虑蛋白质的分层结构（包括介观基序）并整合序列、结构和功能数据，解决了现有方法的局限性。MMM-PPI模型以多模态、自下而上的方式跨微观、介观和宏观尺度构建蛋白质嵌入，其性能优于当前最先进的模型，尤其是在具有挑战性的数据场景下。
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新的 L3-PPI 方法增强蛋白质相互作用预测
研究人员开发了一种名为 L3-PPI 的新方法来改进蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 的预测。现有方法通常忽略专门的分类头，依赖于通用的聚合技术。L3-PPI 引入了一个基于“L3 规则”的具有生物学知识的分类器，该规则认为蛋白质之间存在多个长度为 3 的路径表明相互作用的可能性。这个即插即用的模块通过注入互补性的先验相互作用来增强 PPI 预测器，并在实验中展示了卓越的性能。