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预印本称GEOM-DRUGS参考集遗漏低能构象

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AI 综述

一篇 arXiv 预印本系统检验 GEOM-DRUGS 参考构象集的完整性，认为该参考集覆盖不足，并会因此影响构象生成模型的评分。作者用 GeoMol、GeoDiff、Torsional Diffusion 等五种模型在 384 个分子上测试，经 GFN2-xTB 能量优化及立体化学、结构合理性检查后，各模型生成的构象中有 2.3%–7.0% 属合理低能构象却未被参考集覆盖。 作者另用 CREST 对 69 个分子重新做更充分的构象搜索，称其中 11 个分子存在比原参考集最低能量还低 0.5 kcal/mol 以上的构象；将新发现的合理构象补入参考集后，五种模型的 Coverage-Precision 提高 1.48–2.99 个百分点。上述结论来自预印本，尚未经同行评审。

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最新进展10月30日 17:30
arXiv 预印本：GEOM-DRUGS 参考集遗漏低能构象，影响构象生成模型评分

报道时间线

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10月30日
  1. 奶牛猫的CADD实验室精选
    arXiv 预印本：GEOM-DRUGS 参考集遗漏低能构象，影响构象生成模型评分

    一篇 arXiv 预印本系统检验 GEOM-DRUGS 参考构象集的完整性，发现五种生成模型（GeoMol、GeoDiff、Torsional Diffusion 等）在 384 个分子上生成的构象中，有 2.3%–7.0% 经 GFN2-xTB 优化与合理性检查后属合理低能构象却未被参考集覆盖。

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