Journal of Chemical Information and Modeling·· 4 小时前AI 评分47
RAVEN:冻结随机图储层结合物理信息相互作用指纹预测蛋白–配体结合亲和力
RAVEN: Frozen Random Graph Reservoirs with Physics-Informed Interaction Fingerprints for Protein–Ligand Binding Affinity Prediction
AI 导读
RAVEN 用多个独立初始化后完全冻结的原子图神经网络作为非线性结构表征储层,结合确定性的物理信息相互作用指纹,在相似性隔离的 PDBbind 2020R1 基准上取得 Pearson 相关系数 0.8005、RMSE 1.2346 pK 单位,在受保护的 CASF-2016 子集上 Pearson 相关系数为 0.8415。该方法不再针对亲和力标签端到端优化图编码器,而是从初始化诱导的表征空间中采样多个结构视图,再由异构的神经网络与树模型读取器处理,并通过基于验证集的非负融合整合。
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来源:Journal of Chemical Information and Modeling · doi.org