北大团队发表少样本分子活性预测方法MetaPLI
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北大团队发表少样本分子活性预测方法MetaPLI
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AI 综述
北京大学来鲁华、裴剑锋课题组在 Digital Discovery 发表 MetaPLI，一种结合蛋白质—配体三维结构、以同靶标少量已测分子为参考的少样本绝对结合亲和力预测方法。 在55个测试靶标的16,930条记录上，不使用参考分子的对照模型平均预测误差（RMSE）为1.22，每次参考4个已测分子的 MetaPLI 为0.77；据智药邦报道，仅用小分子结构的对照为0.86。训练、验证和测试的靶标互不重合。换用其他结构来源后，MetaPLI 的预测误差与使用基准数据提供的结构时接近。 研究还用已有实验数据模拟逐轮筛选：每轮按当前结果对候选排序，选出前3个分子，读取其已有实验记录更新参考库后继续筛选。
AI 根据报道生成 · 13 小时前更新
最新进展11月8日 08:00
北京大学来鲁华、裴剑锋团队发表MetaPLI：结合三维结构与少量实验数据预测分子活性报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月8日
- 智药邦北京大学来鲁华、裴剑锋团队发表MetaPLI：结合三维结构与少量实验数据预测分子活性
北京大学来鲁华、裴剑锋团队在Digital Discovery发表MetaPLI，以当前靶标少量已测分子为参考、结合蛋白—配体三维结构预测候选分子活性。在55个测试靶标16,930条记录上，每次参考4个已测分子时平均预测误差RMSE为0.77，不使用参考分子的对照为1.22，仅用小分子结构的对照为0.86。
10月28日
- DrugAI精选MetaPLI：结合三维结构与少量实验数据预测分子活性
北京大学来鲁华、裴剑锋课题组在 Digital Discovery 发表 MetaPLI，一种基于蛋白质—配体三维结构、以同靶标少量已测分子为参考的少样本绝对结合亲和力预测方法。
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