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SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息

厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取框架,结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。消融研究证明了蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。该研究发表在《Bioinformatics》上。

SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息

机器之心
机器之心 · 2024-07-16T10:39:29Z
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