罗氏发布POISK抗体数据集并评测折叠模型
先了解这件事
罗氏及旗下 Prescient Design 团队发布论文，推出从美国专利提取的抗体数据集 POISK，并评测六种结构预测模型能否区分抗体结合剂与诱饵。数据集含 10,110 件专利、89,074 条抗体–抗原记录，并整理出 22,494 个复合物的平衡基准集：11,247 个为专利验证但无已知解析结构的结合剂，另配序列相似的人抗体库来源推定非结合剂。 评测中表现最好的 Protenix-v2 在全部配对上达到 72% 成对准确率，在模型最有把握的一半预测上为 87%；从 50 个候选抗体中正确挑出真实结合剂的试验成功率为 29%。表位定位仍不可靠，最佳模型仅 62.8% 的案例触及标注表位残基。作者据此称，当前折叠模型对抗体筛选提供有用但有限的信号，需辅以其他方法。 团队同时指出，专利数据的实验支持强度并不一致，负样本未经不结合实验验证，训练前仍需严格清洗和分级；高结构置信度不等于真实结合，也不能直接代表结合亲和力。
AI 根据报道生成 · 12 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- LeapFun罗氏发布近9万条抗体专利数据集POISK并评测六大结构预测模型
罗氏及旗下Prescient Design团队发布论文，推出从美国专利提取的抗体数据集POISK，含10,110件专利、89,074条抗体–抗原记录、78,174条独特抗体和2,069个独特靶点序列，并提供亲和力、表位残基与竞争关系等36类字段。
- bioRxiv · Bioinformatics精选POISK 基准：折叠模型能否区分抗体结合剂与诱饵
研究团队构建 POISK 数据集，从 10110 项美国专利中经 LLM 流程提取 89074 条抗体-抗原记录，并整理出 22494 个复合物的平衡基准集，其中 11247 个为专利验证但无已知解析结构的结合剂，另配序列相似的人抗体库来源推定非结合剂。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 2
- 可比范围峰值
- 511月2日 02:00
- 近 24 小时变化
- -20%
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。