PBCNet2.0是一种基于笛卡尔张量的孪生神经网络，专为蛋白质-配体相对结合亲和力预测而设计，其性能可媲美计算密集型物理方法，并显著加速先导化合物优化。该模型展现出预测蛋白质口袋残基突变引起结合亲和力变化的能力，对早期识别耐药性突变具有重要意义。发表于 2025年06月08日。
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学术研究 | Advancing Ligand Binding Affinity Prediction with Cartesian Tensor-Based Deep Learning
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