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8-2 几何图神经网络在药物发现中的应用.pdf

上传人: 云闲 编号:102385 2021-01-01 47页 12.43MB

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本文提出了一种名为SIGN的3D空间结构建模方法,用于蛋白质-配体结合亲和力的预测。该方法通过保留分子图信息和独立于笛卡尔坐标的空间位置,实现对相对空间位置的有效捕捉。研究采用了PDBbind等七个基准数据集,并通过实验证明SIGN在预测蛋白质-配体结合亲和力方面优于传统方法和现有GNN模型。SIGN通过双通道几何MPNN捕捉2D和3D视图中的距离和角度信息,并采用几何编码和对比学习增强分子表示。结果表明,所提出的GeomGCL框架在下游属性预测任务中表现出有效性。
"如何有效建模复杂的三维空间结构?" "如何预测蛋白质-药物结合亲和力?" "几何结构学习在图神经网络中的应用有哪些?"
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