ACS JCIM (化学信息与建模)· Jiamin Chang, Xiaoyu Fan, Xiaochun Zhang, Xuhai Huang, Boxue Tian·· 2026-07-20精选AI 评分63
CYPMol：整合功能残基与分子嵌入的单模型框架预测 CYP 底物、抑制剂和代谢位点
CYPMol: A Single Model Framework Integrating Functional Residues with Protein Features and Molecule Embeddings to Predict CYP Substrates, Inhibitors, and Metabolism Sites
AI 导读
【摘要级】清华大学团队提出 CYPMol，将功能残基与蛋白质语言特征同预训练小分子嵌入整合进单一架构，用于预测 CYP 底物、抑制剂和代谢位点。摘要报告其在九种人类 CYP 的底物预测 MCC 为 0.819、抑制剂预测 MCC 为 0.725，并称优于现有最优模型；该框架还可预测 537 种动物、植物或微生物 CYP 在催化中发生变化的具体代谢位点。代码与数据集已在 GitHub 和网页服务器公开。
推荐理由
该框架把功能残基信息纳入 CYP 底物、抑制剂与代谢位点预测，并给出与现有模型的对比结果。
来源：ACS JCIM (化学信息与建模) · doi.org