TEFDTA

药物-靶标亲和力预测，上科大团队开发了一种Transformer编码器和指纹图谱相结合的方法

编辑 | 萝卜皮药物与靶标之间的结合亲和力的预测对于药物发现至关重要。然而，现有方法的准确性仍需提高。另一方面，大多数深度学习方法只关注非共价（非键合）结合分子系统的预测，而忽略了在药物开发领域越来越受到关注的共价结合的情况。上海科技大学的研究团队提出了一种新的基于注意力的模型，称为 TEFDTA （Transformer Encoder and Fingerprint combined Prediction method for Drug-Target Affinity），来预测键合和非键合药物-靶标相互作用的结

1/24/2024 6:53:00 PM

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