SF-GA 将 P-gp 底物重设计为预测非底物
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SF-GA 将 P-gp 底物重设计为预测非底物
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AI 综述
研究团队提出协同引导片段遗传算法 SF-GA，把片段协同分析嵌入遗传算法的突变阶段，使片段替换偏向与非底物分类相关的共现子结构，从而将 P-glycoprotein（P-gp）底物改造为预测的非底物。 在固定函数评估预算下，SF-GA 的优化性能与遗传算法和强化学习基线相当，所生成分子的逆合成可及性在所有测试方法中最高。 对两个人类 P-gp 结构的对接显示，预测非底物概率更高的分子预测结合更弱；研究团队称这为后续实验评估 P-gp 转运提供了依据。
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最新进展10月19日 22:02
SF-GA：将预测的 P-glycoprotein 底物重设计为可合成非底物的协同引导片段遗传算法报道时间线
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10月19日
- Journal of Chemical Information and ModelingSF-GA：将预测的 P-glycoprotein 底物重设计为可合成非底物的协同引导片段遗传算法
研究提出协同引导片段遗传算法 SF-GA，将片段协同分析嵌入遗传算法突变阶段，使片段替换偏向与非底物分类相关的共现子结构，从而把 P-gp 底物改造为预测的非底物。在固定函数评估预算下，SF-GA 优化性能与遗传算法和强化学习基线相当，且所生成分子的逆合成可及性在所有测试方法中最高。对两个人类 P-gp 结构的对接显示，预测非底物概率更高的分子预测结合更弱。
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