Uni-Mol Docking V2: 朝向真实和准确的结合位姿预测

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究提出了 Uni-Mol Docking V2，结合机器学习方法和物理约束，在分子对接中展现出出色性能，能够准确预测 77% 以上的配体结合位姿，并且高于质量检验的要求，为科学研究中人工智能的应用提供了重要进展。

研究引入了一种新的分子对接方法HelixDock，利用大规模和多样化的生成数据，结合深度学习预训练网络和少量精确的受体-配体复合物结构，在挑战性测试中表现出优势。研究还发现，随着模型参数和预训练数据数量的增加，预训练分子对接模型的效果持续改进。这一研究有望推动以人工智能驱动的药物发现。

HelixDock 分子对接方法 深度学习 药物发现 预训练模型
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