PMF-CPI,可以针对特定靶标来分析化合物的选择性。该模型基于预训练语言模型TAPE来提取蛋白表征,从图神经网络中提取分子结构信息。实验结果表明在亲和力回归和CPI分类任务上相较其他方法表现出最佳性能。此外,在人类细胞色素P450上的微调发现它还能够准确预测不同药物对相似靶标的亲和力或相互作用。
In this study, we present a pretrained multi-functional model for compound鈥損rotein interaction prediction (PMF-CPI) and fine-tune it to assess drug selectivity. This model uses recurrent neural networks to process the protein embedding based on the pretrained language model TAPE, extracts ...
[交易时间]股市大头条 8月CPI反弹概率大 食品价格回升是主因 [法治深壹度]良渚遗址的保护与利用 《央视财经评论》 20220811 7月CPI同比涨幅扩大 应该怎么看? [消费主张]猪肉价格降了 这些与猪肉相关的菜品也调回了原价 [经济半小时]降成本推广可降解地膜 [生财有道]黄家烤肉:一次能烤出将近一千斤的猪肉 换一批...
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作者提出了一个新的模型PMF-CPI,首先利用预训练蛋白质语言模型来提取蛋白质的表征,这样做可以提取更丰富的蛋白特征。与其他方法相比,该模型在亲和力回归方面取得了较好的效果。同时,它还可以用于分类任务,如区分活性化合物与非活性化合物。然而模型也存在一些局限性。首先,该模型仅提取了化合物在图上的表征,并未从分子...