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研究团队提出RangeFinder模型预测配体性质范围
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AI 综述
2026年11月3日，研究团队在arXiv发布论文，提出口袋级AI模型RangeFinder。该模型能够直接结合蛋白口袋的结构、化学与进化信息，预测九种配体理化性质的区间范围。在架构与性能方面，RangeFinder基于SE(3)等变Transformer构建，并在BioLiP2数据集上进行了训练；其实测单口袋处理耗时仅为12.2毫秒，在交并比指标range-IoU上达到了0.464。
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最新进展11月3日 00:21
研究团队发布RangeFinder模型，可基于蛋白口袋快速预测配体理化性质区间。报道时间线
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11月3日
- arXiv · AI×医药交叉论文RangeFinder：基于蛋白口袋预测配体理化性质范围
研究团队提出口袋级模型RangeFinder，可直接从蛋白口袋的结构、化学与进化信息预测九种配体理化性质的区间范围。该模型基于SE(3)等变Transformer架构并在BioLiP2上训练，单口袋处理耗时仅12.2 ms，在交并比指标range-IoU上达到0.464。
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