蛋白质-配体结合亲和力预测是虚拟筛选、药物设计和药理风险评估中的关键环节。 现有三维蛋白质-配体复合物图神经网络虽然能够利用原子坐标和空间关系，但往往过度依赖原子层面的物理特征，难以充分刻画官能团、氨基酸残基等高层次化学信息；在 G 蛋白偶联受体等实验数据较少的靶点上，模型还容易受到数据偏差和领域迁移的影响，导致泛化性能受限。 近日，中国药科大学理学院 廖俊 团队，提出多尺度交互图神经网络模型 MSIGN (Multi-Scale Interaction Graph Neural Network)。
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