AIMNet2-CPCM在溶液中高效准确计算配体构象应变
【全文总结】Gokcan与Isayev提出用AIMNet2-CPCM神经势在连续介质水中搜索全局最小构象，计算7887个PDB配体的配体构象应变能（LCSE），中位数4.0 kcal/mol。
推荐理由：研究用溶剂化神经网络势重算7887个配体的构象应变，指出气相单构象估计对带电配体的系统性偏差。
研发方向
虚拟筛选与分子对接 最新动态
面向药物发现的分子虚拟筛选、蛋白质—配体对接与结合自由能预测；区分计算分数、实际结合和功能验证，不含 AIVC 虚拟细胞。
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ACS JCIM (化学信息与建模)精选AI 评分7272 ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 研究比较转录组回归与Morgan指纹分类在自噬调节剂优先排序中的表现
研究评估了自噬调节剂优先排序的四种任务形式，发现基于2048位Morgan指纹的XGBoost在化合物层面区分调节剂与非调节剂的AUROC为0.845（结合L1000上下文），仅用结构信息时为0.84至0.88（95% bootstrap置信区间）。
推荐理由：研究比较转录组回归与结构指纹分类在自噬调节剂优先排序中的表现，为任务形式选择提供参照。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分6060 低偏倚过滤器遗漏了什么：药物-靶点相互作用基准中被排除负样本的实测性能
研究在声明的 BindingDB 数据集中重建低偏倚基准的纳入规则，发现经清洗和额外连接重叠限制后，被排除区域包含 78.4% 的实测负样本对。
推荐理由：研究量化了低偏倚基准排除区域上的性能落差，并提示基准报告需说明纳入规则与指标聚合方式。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分6565 研究利用 Boltz-2 发现纳摩尔级 CDK2 抑制剂
研究将 Boltz-2 的亲和力模块与自建的四氢喹啉类筛选空间结合，用于 CDK2 的虚拟筛选和命中优化，得到纳摩尔级抑制剂。该筛选空间通过单步多组分反应获得，作者称此前基于此类模型的虚拟筛选多局限于商业化合物目录。材料仅为预印本摘要，未披露具体化合物数量、活性数值与实验验证细节。
推荐理由：预印本报告 Boltz-2 亲和力模块在自建四氢喹啉筛选空间中完成虚拟筛选与命中优化，为共折叠模型的前瞻性应用提供案例。
arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选AI 评分7878 研究以适配体为沙盒验证实验室闭环的智能体分子发现
研究将蛋白结合适配体设计作为沙盒，让智能体流水线针对α-凝血酶和肌红蛋白进行三轮设计-测试-改进，每轮约1000个候选、共约4400个构建体。α-凝血酶新候选的珠校正在靶命中率从第1轮0.0%升至第2轮26.0%、第3轮42.1%（排除文献基序衍生序列为37.1%），肌红蛋白则从10.2%经3.7%升至33.5%。
推荐理由：研究以适配体为沙盒，展示LLM智能体在湿实验闭环中逐轮提升命中率，并对比经验数据与计算代理的价值。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)精选AI 评分6363 Magnolia：面向计算化学的持久记忆智能体框架
作者提出持久记忆智能体框架 Magnolia，用大语言模型整合对接、量子化学、分子动力学等计算协议与实验记录，并采用会话、项目、跨项目三层记忆。在四个案例中，该框架跟踪 317 次运行、积累 116 条项目级条目并晋升 4 条跨项目规则；在四项任务的受控重放中，带记忆的运行通过了无记忆运行未通过的检查，例如对接配置检查为 10/10 对 1–4/10。
推荐理由：该框架把计算化学协议与分层记忆结合，并用受控重放对比有无记忆时的任务检查通过情况。
ACS JCIM (化学信息与建模)精选AI 评分7272 研究基准测试四款蛋白-配体共折叠模型：配体放置正确与蛋白构象准确相互脱钩
【摘要级】研究基准测试 AlphaFold3、RoseTTAFold3、Boltz-2 和 Chai-1 四款共折叠模型，发现配体放置正确与周围蛋白构象预测准确系统性脱钩。
推荐理由：研究比较四款共折叠模型在激酶与GPCR上的配体放置与构象预测，揭示局部准确与整体构象脱钩。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6363 研究构建阿尔茨海默病多源靶点证据与机器学习效力预测平台
研究团队开发了一个可追溯的数据到模型平台，整合以 AGORA 为中心的靶点证据，包含 967 个靶点、452,249 个化合物和 1,430,260 条测量数据。
推荐理由：该预印本把阿尔茨海默病多源靶点证据与效力预测模型接入同一可追溯平台，并给出留出集上的量化评测。
深势科技 DP Technology精选AI 评分5858 联合利华与深势科技展示AI4S合作成果：筛出3个抗菌候选分子并用于衣物护理新品
深势科技与联合利华在联合利华中国研发中心成立30周年之际集中展示两项合作研究成果：从8000多种原料中借助AI模型与实验验证筛出3个具良好抗菌活性的候选分子，MIC处于0.01%—0.075%区间，低于同测试中苯氧乙醇的0.36%—0.64%，相关成分将用于联合利华规模达1.7亿欧元的全球创新项目。
推荐理由：两家公司披露抗菌活性物筛选与衣物护理配方模拟两项合作成果，展示了计算筛选进入实际产品研发的路径。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分7474 IMPECCABLE 数字孪生药物发现工作流在 WDR91 与 TNKS2 上产出纳摩尔级抑制剂
作者提出 IMPECCABLE 集成工作流，将基于物理的方法与人工智能结合，在 Frontier 和 Aurora 超算上筛选、生成并评估小分子，并用 ESMACS 与 TIES 的结合自由能引导 REINVENT 做多目标主动学习。
推荐理由：该预印本把物理自由能计算、生成模型与实验化学输入串成一条流水线，并在 WDR91 上给出合成与结合数据。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 Ferenczy数据集再分析：HIV蛋白酶抑制剂造成配体结合普遍尺寸依赖的假象
作者重新清洗并分层分析Ferenczy数据集后发现，聚合数据呈现不合理的补偿斜率–1.04，分层后分别为–0.86（General）和–0.75（HIV）。在非HIV靶点上，pKH_90与分子尺寸无实质相关（线性R2=0.12，幂律R2=0.13，指数–0.23），SIHE的尺寸无关性来自pKH本身已与尺寸无关。
推荐理由：重新分层分析Ferenczy数据集，指出HIV蛋白酶抑制剂造成的尺寸依赖假象，为结合热力学指标的使用边界提供参照。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 研究以AlphaFold 3相互作用置信度做蛋白质组尺度药物优先级排序
研究将AlphaFold 3（AF3）的相互作用评分与基于实验信息的BANDOCK+方法在已批准药物和人类蛋白库上做基准比较，AF3的ipTM在疾病层面排序的总体表现与BANDOCK+相近，但具体适应证之间存在差异。作者据此认为AF3相互作用置信度可作为蛋白质组尺度药物优先级排序的信息来源，该结论来自预印本摘要，仅涉及计算排序比较。
推荐理由：研究以已批准药物为基准，比较AF3相互作用置信度与实验信息方法的疾病排序表现，为结构预测分数的可用边界提供参照。
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分5858 ChemMedChem研究：Boltz-2结合姿势准确但亲和力排序在新口袋区域失效
ChemMedChem发表研究，用43个15-PGDH抑制剂评估Boltz-2的亲和力预测能力。在结构修饰保守的两个系列中，Boltz-2的Spearman相关系数为0.68，接近FEP+的0.64；但在探索新结合口袋区域的Series 3中，部分化合物效价最高提升约500倍，Boltz-2却将整个系列预测为弱于母体化合物。
推荐理由：该研究用43个15-PGDH抑制剂检验Boltz-2亲和力排序，显示姿势准确不等于排序可靠。
ACS JCIM (化学信息与建模)精选AI 评分6060 SF-GA：协同引导片段遗传算法将预测的P-gp底物改造为可合成非底物
【摘要级】研究提出协同引导片段遗传算法SF-GA，将片段协同分析嵌入遗传算法突变阶段，把预测的P-gp底物改造为预测非底物。在固定函数评估预算下，SF-GA与遗传算法和强化学习基线相比优化表现相当，且所生成分子的逆合成可及性在全部测试方法中最高。
推荐理由：该框架把片段协同分析嵌入遗传算法，在固定评估预算下比较优化表现与逆合成可及性，为可解释的分子改造提供参照。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 研究用ProtT5嵌入构建蛋白结合位点网络，揭示跨尺度配体识别组织
研究将121,673个非冗余实验鉴定结合位点用ProtT5对配体接触残基的嵌入表示，并构建互最近邻网络。嵌入邻近性与局部结构相似性相关，网络整体呈现配体相关组织；中观尺度上，社区在既有蛋白分类内部显示异质景观，InterPro类别从紧凑邻域到分散识别环境不等。
推荐理由：研究用蛋白语言模型嵌入构建结合位点网络，为跨蛋白类别的配体识别相似性提供多尺度参照。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)精选AI 评分6262 MEVO：基于3D药效团的生成式分子进化框架用于结构导向药物设计
研究提出MEVO，一个在可合成化学空间内运行的生成式分子进化框架，用反应模板对Enamine Building Blocks构建的反应路线训练反应感知生成模型，联合生成分子与合成路线草图。
推荐理由：该预印本把反应感知生成与口袋进化搜索结合，为兼顾亲和力与可合成性的分子设计提供了一条可参考路径。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 RA-GHN：关系感知图-超图网络用于抗体序列-结构协同设计
研究提出关系感知图-超图网络RA-GHN，将基于图的成对建模与生物物理超图结合，用于抗体CDR的序列-结构协同设计。其异质超图使用表位-互补位相互作用斑块、空间结构簇和高连接度枢纽结构，双通路架构在保持SE(3)等变性的同时整合关系感知等变图网络与等变超图编码器。作者还提出结构-序列解耦指数以平衡结构可靠性与序列新颖性，摘要称其在标准基准和亲和力优化任务上优于现有基线。
推荐理由：该预印本用图与超图联合建模抗体界面多体相互作用，为CDR序列-结构协同设计提供可迁移的建模思路。
bioRxiv · Biochemistry精选AI 评分5858 研究识别肿瘤血管生成调控因子 RhoJ 的新型药物口袋并验证靶向小分子
预印本研究通过分子动力学模拟识别出由 RhoJ 独特 N 端延伸（Asn2-Lys19）形成的变构口袋，该口袋参与 RhoJ 与下游信号伙伴的相互作用。
推荐理由：研究用分子动力学与虚拟筛选定位 RhoJ 的 N 端变构口袋，并用细胞生物传感器验证小分子对该相互作用的干扰。
bioRxiv · Biochemistry精选AI 评分5858 机器学习解码 bNAb 与 HIV-1 Env 的分支特异性相互作用
研究利用实验解析的 bNAb/HIV-1 Env 复合物结构与能量描述符构建机器学习模型，预测多个 HIV-1 分支的结合自由能（∆G）和解离常数（KD），其中 XGBoost 表现最佳，训练与测试 R2 分别为 0.92 和 0.658。
推荐理由：研究用实验解析的 bNAb-Env 复合物结构特征训练模型，预测不同 HIV-1 分支的结合自由能差异，为免疫原设计提供定量参照。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 ELiAH2 数据库更新：整合E3连接酶组织特异性与配体对接性质，支持靶向蛋白降解
ELiAH2 是面向靶向蛋白降解（TPD）候选优先排序的扩展数据库，整合 GTEx 24 种人体组织的 RNA-seq 数据以刻画 E3 连接酶与靶基因的组织特异性表达，并新增大规模对接数据集，覆盖 827,385 个 E3 连接酶-靶蛋白对和 7,800,521 个蛋白-配体对接模型。
推荐理由：该数据库把E3连接酶的组织特异性表达与蛋白对接数据整合到同一检索界面，为靶向蛋白降解的候选筛选提供参照。