CoSP：口袋与配体的协同监督预训练
机器学习
2022-06-27 v1 人工智能
摘要
我们能否将口袋-配体相互作用知识注入预训练模型并联合学习其化学空间？近年来，分子和蛋白质的预训练引起了相当多的关注，而此类方法大多聚焦于学习其中一种化学空间且缺乏生物学知识的注入。我们提出一种协同监督预训练（CoSP）框架，以同时学习三维口袋和配体的表示。我们使用门控几何消息传递层来建模三维口袋和配体，其中考虑了每个节点的化学特征、几何位置和取向。为学习具有生物学意义的嵌入，我们通过对比损失将口袋-配体相互作用知识注入预训练模型。考虑到分子的特殊性，我们进一步提出了一种化学相似性增强的负采样策略以提升对比学习性能。通过大量实验，我们得出结论：CoSP 在口袋匹配、分子性质预测和虚拟筛选中均能取得具有竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.2206.12241,
title = {CoSP: Co-supervised pretraining of pocket and ligand},
author = {Zhangyang Gao and Cheng Tan and Lirong Wu and Stan Z. Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12241},
year = {2022}
}