bioRxiv · Bioinformatics· Koh, H. Y., Koh, H. J. W., Zheng, Y., Naranbhai, V., Schmidt, D. F., Barthelemy, J., Chen, Y.-J., Nguyen, A. T. N., Pan, S., May, L. T., Webb, G. I. ·· 9 天前精选AI 评分78
PSICHIC+：从序列预测结合亲和力的生物活性基础模型
Bioactivity foundation model for hit identification and hit-to-lead optimization from sequence data
AI 导读
研究团队开发了生物活性基础模型 PSICHIC+，基于约8200万条蛋白-配体记录、以分布目标训练，可从蛋白序列与配体 SMILES 在毫秒级预测结合亲和力。在无靶点特异性训练数据的零样本虚拟筛选基准中，其富集效果优于回归和分类方法，并与领先的基于结构的方法表现相当。
推荐理由
该预印本用分布目标训练约8200万条蛋白-配体记录，为异构活性数据的利用和零样本筛选提供参照。
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