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GraphPrint：从 3D 蛋白质结构中提取特征用于药物靶点亲和力预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过结合药物的三维蛋白质结构特征、传统特征和药物结构，研究提出了GraphPrint框架用于预测药物靶标的亲和力。实验结果表明，该模型性能优于仅使用传统蛋白质特征的方法。消融研究显示，基于三维蛋白质结构的特征提供了与传统特征互补的信息。
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关键要点
- 结合药物的三维蛋白质结构特征、传统特征和药物结构，提出了GraphPrint框架。
- GraphPrint框架用于准确预测药物靶标的亲和力。
- 在KIBA数据集上的实验结果显示，模型的平均平方误差为0.1378，协调指数为0.8929。
- 该模型性能优于仅使用传统蛋白质特征的方法。
- 消融研究表明，基于三维蛋白质结构的特征提供了与传统特征互补的信息。
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