bioRxiv · Bioinformatics· Wang, X., Zhu, H., Li, H., Chang, A., Zhang, F., Chen, H., Wang, C., Chen, K., Zhou, S. K., Xiong, P. ·· 23 天前精选AI 评分62
LigRNA：用动态化学互补与语言模型编码高精度预测RNA-配体结合位点
LigRNA: High-accuracy prediction of RNA-ligand binding sites via dynamic chemical complementarity and language model encoding
AI 导读
作者提出LigRNA，一个通过跨模态联合编码预测RNA-配体结合位点的图神经网络框架，在TE9和TE18数据集上F1分别为0.73和0.58，较GATRsite提升7.4%和18.4%。
推荐理由
预印本提出跨模态图神经网络预测RNA-配体结合位点，并在两个基准上给出与GATRsite的对照结果。
来源：bioRxiv · Bioinformatics · biorxiv.org