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AF3 在病毒纳米抗体表位预测基准中领先

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AI 综述

研究者在 AF3 训练截止后收集的病毒抗原-纳米抗体复合物数据上，对 Boltz-2、Chai-1 和 AlphaFold3（AF3）三个机器学习结构预测模型做了基准评测。AF3 表现最好：单 seed 时界面 DockQ > 0.23 的成功率为 33%，每靶 10 个和 100 个 seed 时分别升至 50% 和 65%；Boltz-2 为 18%，Chai-1 为 30%。 在扩展数据集上，研究者评估了置信度指标：严格的 ipTM 阈值 0.8，或 ipTM ≥ 0.6 结合 CDR3 loop pLDDT ≥ 60，可排除错误预测并保留多数成功预测。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展11月3日 10:01
病毒纳米抗体表位预测机器学习模型基准评测

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. Journal of Chemical Information and Modeling
    病毒纳米抗体表位预测机器学习模型基准评测

    研究者在 AF3 训练截止后收集的病毒抗原-纳米抗体复合物数据上，对 Boltz-2、Chai-1 和 AlphaFold3（AF3）三个机器学习结构预测模型做了基准评测。AF3 表现最好：单 seed 时界面 DockQ > 0.23 的成功率为 33%，每靶 10 个和 100 个 seed 时分别升至 50% 和 65%，而 Boltz-2 为 18%、Chai-1 为 30%。在扩展数据集上，严格的 ipTM 阈值 0.8，或 ipTM ≥ 0.6 结合 CDR3 loop pLDDT ≥ 60，可排除错误预测并保留多数成功预测。

本事件热度走势

可比范围当前
9
可比范围峰值
1011月3日 11:00
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