对比学习提升M2OR嗅觉结合数据集上的泛化表现

研究在M2OR与iOBPdb数据集上评估VOC-OR结合预测的数据划分方法与模型表现，发现将特定化学或蛋白基序从训练集留出会使两层神经网络性能下降。作者采用由共享分子组分定义的对比学习目标与随机采样器后，模型在所有数据划分上达到0.88 AUCROC。研究指出成对生物相互作用数据集的性能可能因成分重叠导致的身份泄漏而被抬高，并强调需要更稳健的评测协议。