AI 预测的复合物能否教会机器学习计算药物结合亲和力？
机器学习
2025-07-11 v1
摘要
我们评估了利用共折叠模型对 MLSF（机器学习基于结合亲和力的评分函数）训练中的合成数据增强的可行性。结果表明，性能提升严重依赖于增强数据结构质量。鉴于此，我们建立了简单的启发式方法，用于在无参考结构的情况下识别高质量的共折叠预测，从而可替代 MLSF 训练中的实验结构。本研究为基于共折叠模型的数据增强策略提供了指导。
引用
@article{arxiv.2507.07882,
title = {Can AI-predicted complexes teach machine learning to compute drug binding affinity?},
author = {Wei-Tse Hsu and Savva Grevtsev and Thomas Douglas and Aniket Magarkar and Philip C. Biggin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07882},
year = {2025}
}