Bioinformatics (Oxford)· Škrhák V, Polák L, Novotný M, Hoksza D.·2026-10-16 08:00· 24 天前精选AI 评分70

Seq2Pocket：基于ESM-2微调与口袋平滑的蛋白结合位点预测

Seq2Pocket: Augmenting protein language models for spatially consistent binding site prediction.

AI 导读

【全文总结】Seq2Pocket 以微调的 ESM-2（3B）为残基级预测核心，加入基于嵌入的口袋平滑分类器和表面聚类后处理，在 LIGYSIS 通用结合位点与 CryptoBench 隐蔽结合位点评测中取得所比较方法里最好的 DCCtop-N 和 DCCtop-(N+2)。

推荐理由

研究展示训练数据扩充与后处理对结合位点预测的影响，并指出聚类碎片化会虚高口袋级指标。