本文提出了一种新的蛋白质-配体结合评分方法Ligand Force Matching (LFM)，该方法无需实验数据，仅利用分子动力学模拟的数据训练神经网络，学习隐式势能平均力表面。LFM在对接精度较高的蛋白质上取得了优异的富集效果，并展现出在大型虚拟筛选中的适用性。该方法有望在药物发现领域实现目标特异性的虚拟筛选，发表于2025年06月03日

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