Interformer对接与亲和力预测网络

蛋白-配体互作建模通用网络

准确建模蛋白-配体非共价相互作用，通过负采样策略校正互作分布，在对接和亲和力预测任务上达到SOTA。

Houtim, Lai · Wang, Longyue · Ruiyuan, Qian · Junhong, Huang · Peng, Zhou · Ye, Geyan · Wu, Fandi · Fang, Wu · Xiangxiang, Zeng · Liu, Wei

Nature Communications 2024

参数信息

对接成功率

0.85

技术优势

更准的非共价键刻画

利用 interaction-aware mixture density network 捕获蛋白-配体非共价相互作用，而不是依赖隐式特征。

亲和力预测更可靠

通过负采样策略校正相互作用分布，使亲和力预测更符合真实结合模式。

对接任务达到 SOTA

在公开数据集上取得了当前最优的对接性能，证明了方法的有效性。

应用场景

• 药物设计：直接用于虚拟筛选，快速找到活性分子。
• 人工智能药物发现：可集成到 AI 药物发现流程中，加速候选化合物评估。
• 生物大分子相互作用：提供更准确的蛋白-配体互作模式解析。