本研究提出了一种混合架构，将图卷积网络与大型语言模型生成的嵌入结合，解决了传统虚拟筛选中的信息损失和偏见问题。实验结果表明，该模型的F1分数达到88.8%，显著优于现有基准，具有良好的应用前景。
麦吉尔大学等机构开发的RNAmigos2是一种基于结构的RNA虚拟筛选方法，其速度比传统对接快一万倍，能够有效筛选化合物。这一方法在RNA药物发现中尤为重要，特别是针对ncRNA和肿瘤靶点，研究成果已公开，推动了RNA药物的开发。
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