PGraphDTA: 利用蛋白质语言模型和接触图改进药物靶点相互作用预测 原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：2023-10-06T00:00:00Z。 本研究探讨了药物靶点相互作用预测的各种技术及其改进方法，通过整合蛋白质语言模型和接触图信息提高了模型性能，为寻找针对特定蛋白质的潜在药物加速了药物发现过程。 该研究提出了一种物理信息策略，用于增强深度神经网络药物靶标交互模型的泛化能力。该模型在CAS2016比较评估中表现出优于以前方法的对接和筛选能力。 CAS2016 对接和筛选能力 深度神经网络 物理信息策略 药物靶标交互模型 语言模型
