多伦多大学等发布SELECTBENCH评测九种生成模型选择性
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多伦多大学等发布SELECTBENCH评测九种生成模型选择性
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AI 综述
多伦多大学、Mila等机构团队提出并发布SELECTBENCH，将目标与脱靶蛋白同时纳入评价，评测九种结构驱动小分子生成模型的选择性。作者评估了100组简单、38组中等、28组困难配对，合计166组。 该研究证据主要来自计算评分，严格门槛为标准化差值超过1；报道称这一门槛既不等于1 kcal/mol，也不对应某个实测亲和力倍数。作者也承认，当前任务没有覆盖变构位点，计算评分会偏离实验结果。
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最新进展10月25日 15:12
多伦多大学等提出SELECTBENCH，评测九种生成模型难区分目标与脱靶蛋白报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- BioTender精选多伦多大学等提出SELECTBENCH，评测九种生成模型难区分目标与脱靶蛋白
多伦多大学、Mila 等机构提出 SELECTBENCH，将目标与脱靶蛋白同时纳入评价，评测九种结构驱动小分子生成模型的选择性。