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ACS Omega｜基于多特征提取和融合的深度药物-靶点结合亲和力预测方法

智药邦 2025-02-05 08:00
文章摘要
本文介绍了一种名为BTDHDTA的深度学习模型，用于预测药物-靶点结合亲和力（DTA）。该模型通过结合多特征提取模块和高效的特征融合机制，显著提高了预测的准确性。文章首先阐述了DTA预测在药物开发中的重要性及现有方法的局限性，然后详细描述了BTDHDTA模型的结构和特征提取机制。实验结果显示，BTDHDTA在多个数据集上的性能优于现有方法，特别是在新冠病毒相关药物筛选中显示出实际应用价值。文章最后讨论了模型的应用前景和面临的挑战，如数据不平衡和模型解释性问题。
ACS Omega｜基于多特征提取和融合的深度药物-靶点结合亲和力预测方法
查看文献： Deep Drug-Target Binding Affinity Prediction Base on Multiple Feature Extraction and Fusion.
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