跳到正文
热点事件观察中

结构条件生成模型预测未见酶反应,准确率有限

1 篇报道1 个报道来源3 天前更新

先了解这件事

AI 综述

R. R.、Balamuhunthan 与 Raman 提出一种结构条件生成模型,可从酶直接生成包含反应物和产物的完整反应,并在反应不相交基准 EnzymeMap_x 上按严格立体评分评测。该基准中测试反应均未在训练中出现。 在 400 个采样候选内,对反应为训练中已见代谢物新组合的测试酶-反应对,模型完整正确生成反应的比例为 25.0%;对由训练中未见代谢物组成的反应,正确生成比例为 1.6%,作者称这些代谢物的嵌入仍在词表中。 在较低预算下,若假定反应尚未已知,重排序将正确反应排在首位的比例为 5.6%、进入前十为 12.4%;不作该假定时分别为 0.2% 和 8.1%。按更宽松标准,模型对 71.2% 的测试对至少生成一个该酶已知的正确反应,作者称这通常来自训练记忆。

AI 根据报道生成 · 2 天前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月6日
  1. bioRxiv · Bioinformatics精选
    生成模型能否预测全新酶促反应?研究在EnzymeMap_x基准上评测

    研究提出一种结构条件生成模型,可从酶直接输出包含反应物和产物的完整反应,并在反应不相交基准EnzymeMap_x上按严格立体评分评测。在400个采样候选内,对测试酶-反应对中反应为训练中已见代谢物新组合的子集,模型完整正确生成反应的比例为25.0%;对由训练中未见代谢物组成的反应,正确生成比例为1.6%。

本事件热度走势

可比范围当前
5
可比范围峰值
811月7日 05:00
近 24 小时变化
-21%

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体,范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度;键盘可用左右方向键切换。