arXiv · ML· Yiyan Liao, Amin Tavakoli, Yu Zhang, Anima Anandkumar·· 1 天前AI 评分25
MLIPDiff：基于机器学习的原子间势引导扩散模型在基于结构的药物设计中的应用
MLIPDiff: Guiding Denoising Diffusion Models for Structure-Based Drug Design via Machine-Learned Interatomic Potentials
AI 导读
MLIPDiff是一种应用于预训练扩散模型的药物设计推理时引导方法。该方法结合4项加权能量项，使用UMAP模型，无需重新训练即可消除蛋白-配体碰撞并改善物理合理性。在CrossDocked2020基准上，其中位数Vina Score、Vina Min和Vina Dock均达到最佳，超过基准模型和NucleusDiff。
来源：arXiv · ML · arxiv.org