ResiDPO微调LigandMPNN提出EnhancedMPNN
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ResiDPO微调LigandMPNN提出EnhancedMPNN
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AI 综述
悉尼科技大学、华盛顿大学、伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校和浙江大学的研究者在arXiv发布论文，提出残基级可设计性偏好优化方法ResiDPO，并用它微调LigandMPNN，得到蛋白质序列设计模型EnhancedMPNN。 论文报告的计算测试显示：在五类酶的设计测试中，序列的计算筛选通过率从6.56%提高到17.57%；在五个蛋白质靶标的结合物设计中，序列通过率从7.07%提高到16.07%。使用约一千个骨架训练的ResiDPO，在偏好学习评价指标上达到使用约一万九千个骨架训练的普通DPO的相近水平。 这些通过率均为计算筛选结果；论文称后续实验表征可进一步检验候选在表达、折叠及目标功能上的表现。
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最新进展10月28日 08:30
arXiv论文提出ResiDPO并微调LigandMPNN得到EnhancedMPNN报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- BioAICraft精选arXiv论文提出ResiDPO并微调LigandMPNN得到EnhancedMPNN
悉尼科技大学、华盛顿大学、伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校和浙江大学研究者在arXiv发布论文，提出残基级可设计性偏好优化方法ResiDPO，用它微调LigandMPNN得到EnhancedMPNN。
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