本研究提出了一种名为SAKE-PP的物理启发式空间注意力等变图神经网络，旨在直接预测蛋白质-蛋白质相互作用的界面RMSD，无需参考天然结构。SAKE-PP在预测精度和泛化能力上均优于AlphaFold3，尤其在抗体-抗原复合物上表现出显著改进，并有望应用于结构引导的药物设计。发表于 2025年06月09日。
原文链接：https://x.com/BiologyAIDaily/status/1932054107365552308
预印本论文 | Quantifying Protein-Protein Interaction with a Spatial Attention Kinetic Graph Neural Network
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