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QSAR
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量子机器学习框架 Q^2SAR 提高药物发现准确性
研究人员开发了一个名为 Q^2SAR 的新量子多核学习 (QMKL) 框架，旨在通过克服经典定量结构-活性关系 (QSAR) 建模的局限性来增强药物发现。这种量子增强方法利用量子支持向量机 (QSVM) 将分子描述符编码到更大的量子希尔伯特空间中，提高了非线性建模的表现力。在针对阿尔茨海默病相关 DYRK1A 激酶的测试中，Q^2SAR 取得了 0.8750 的 AUC 分数，显著优于得分为 0.8037 的经典梯度提升模型。
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BioMiner系统自动从文献中提取蛋白质-配体生物活性
研究人员开发了BioMiner，一个新颖的多模态系统，旨在自动从科学文献中提取蛋白质-配体生物活性数据。该系统通过解释文本、表格和图中的语义信息并重建复杂的化学结构，解决了手动整理的挑战。BioMiner在生物活性三元组上达到了0.32的F1分数，并在构建预训练数据库、改进定量结构-活性关系（QSAR）模型和加速生物活性注释方面展示了实际效用。