FUSED：联合建模结合位点结构与元素组成的表示方法
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FUSED：联合建模结合位点结构与元素组成的表示方法
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AI 综述
T. M. Sajith Priyankara 与 Leif Ellingson 提出 FUSED，一种把蛋白-配体结合位点的结构信息与元素组成联合建模为“距配体距离函数”的多元函数表示：结构部分采用 CDPA 框架的协方差描述符，组成部分用等距对数比坐标。 作者在三个基准数据集上评估 FUSED：Extended Kahraman 用于多类配体判别，TOUGH-C1 用于三类结合位点分类，TOUGH-M1 用于类药配体口袋的两两匹配。作者称，在重复的序列簇不相交评估下，将完整 FUSED 表示输入监督式孪生神经网络，在 TOUGH-M1 上取得平均 ROC-AUC 0.9375；与现有主流方法的匹配评估显示性能具竞争力，相对优势因任务和对照方法而异。上述性能为作者报告的结果。
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最新进展11月12日 08:00
FUSED：联合建模蛋白-配体结合位点结构与元素组成的函数表示报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月12日
- ACS JCIM (化学信息与建模)精选FUSED：联合建模蛋白-配体结合位点结构与元素组成的函数表示
【摘要级】作者提出 FUSED，一种将配体结合位点的结构信息与元素组成联合建模为距配体距离函数的多元函数表示，结构部分采用 CDPA 框架的协方差描述符，组成部分用等距对数比坐标。
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