ACS JMC (药物化学)· Gang-Ao Hu, Piao-Ru Wu, Meng-Xin Li, Shuo Che, Mohamed Seif, Mahmoud Emam, Hong Wang, Bin Wei·2026-10-07 08:00· 2026-10-07精选AI 评分72

SMAMP：基于SMILES的图深度学习用于发现化学修饰超短抗菌肽

SMILES-Based Deep Learning Enables Discovery of Chemically Modified Ultrashort Antimicrobial Peptides

AI 导读

【摘要级】研究团队开发了SMAMP，一个基于SMILES的图深度学习框架，将肽编码为分子图以纳入非天然残基和化学修饰，预测大肠杆菌MIC的MSE为0.558、R2为0.542、PCC为0.741，优于另一个基于SMILES的基线。

推荐理由

该研究用 SMILES 图模型纳入非天然残基与化学修饰，为修饰肽的抗菌活性预测和设计提供可迁移方法。