Uni-Mol Docking V2 的出现,进一步解决了上述难题。通过进一步优化模型与训练细节,Uni-Mol Docking V2 预测的蛋白-配体对接构象在精度上具有显著提升。此外,通过固定配体构象的刚性参数而直接优化偏折自由度,Uni-Mol Docking V2 输出的配体结构确保具有正确的键长、键角以及手性关系,进一步增强了对接模型预测的质量。 U...
2023年11月,深势科技发布了 Uni-Mol Docking v2,其性能超越了 DeepMind 于2023年10月底发布的 AlphaFold-latest。在 PoseBuster 数据集上,Uni-Mol Docking v2 的预测精度达77.6%,生成的分子构象更加合理,确保了几何形态和手性关系的准确性。2024年5月,该模型被作为实验基线,列入 AlphaFold3 的官方 Nature 论文中,...
Service of Uni-Mol Docking V2 is avaiable at https://bohrium.dp.tech/apps/unimoldockingv2Uni-Mol2: Exploring Molecular Pretraining Model at ScaleWe present Uni-Mol2 , an innovative molecular pretraining model that leverages a two-track transformer to effectively integrate features at the atomic...
2023年11月,深势科技发布了Uni-Mol Docking v2,其性能超越了 DeepMind 于2023年10月底发布的 AlphaFold-latest。在PoseBuster数据集上,Uni-Mol Docking v2的预测精度达77.6%,生成的分子构象更加合理,确保了几何形态和手性关系的准确性。2024年5月,该模型被作为实验基线,列入AlphaFold3的官方Nature论文中,表现仅次于Alp...
Uni-Mol Docking V2 Bohrium App We update Uni-Mol Docking to Uni-Mol Docking V2, which demonstrates a remarkable improvement in performance, accurately predicting the binding poses of 77+% of ligands in the PoseBusters benchmark with an RMSD value of less than 2.0 Å, and 75+% passing all...
Uni-Mol Docking V2 Bohrium App We update Uni-Mol Docking to Uni-Mol Docking V2, which demonstrates a remarkable improvement in performance, accurately predicting the binding poses of 77+% of ligands in the PoseBusters benchmark with an RMSD value of less than 2.0 Å, and 75+% passing all...
2023年11月,深势科技发布了 Uni-Mol Docking v2,其性能超越了 DeepMind 于2023年10月底发布的 AlphaFold-latest。在 PoseBuster 数据集上,Uni-Mol Docking v2 的预测精度达77.6%,生成的分子构象更加合理,确保了几何形态和手性关系的准确性。2024年5月,该模型被作为实验基线,列入 AlphaFold3 的官方 Nature 论文中...
ddp-backend=c10d --batch-size $batch_size \ --task docking_pose --loss docking_pose --arch docking_pose \ --path $weight_path \ --fp16 --fp16-init-scale 4 --fp16-scale-window 256 \ --dist-threshold $dist_threshold --recycling $recycling \ --log-interval 50 --log-format ...
(which unicore-train) $data_path --user-dir ./unimol --train-subset train --valid-subset valid \ --num-workers 8 --ddp-backend=c10d \ --task docking_pose --loss docking_pose --arch docking_pose \ --optimizer adam --adam-betas "(0.9, 0.99)" --adam-eps 1e-6 --clip-norm ...
Uni-Mol Docking V2: Towards realistic and accurate binding pose predictionUni-Mol Docking V2 Bohrium AppWe update Uni-Mol Docking to Uni-Mol Docking V2, which demonstrates a remarkable improvement in performance, accurately predicting the binding poses of 77+% of ligands in the PoseBusters bench...