VLA / 视觉-语言-动作模型

GPCR-Filter: a deep learning framework for efficient and precise GPCR modulator discovery

GPCR-Filter: 一种用于高效且精确发现GPCR调节剂的深度学习框架

Jingjie Ning, Xiangzhen Shen, Li Hou, Shiyi Shen, Jiahao Yang, Junrui Li, Hong Shan, Sanan Wu, Sihan Gao, H. Eric Xu, Xinheng He

机构 * The State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China（中国科学院上海药物研究所国家药物研究重点实验室） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, Hunan（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； Lingang Laboratory, Shanghai, China（上海灵冈实验室） ； Research Center for Medicinal Structural Biology, National Research Center for Translational Medicine at Shanghai, State Key Laboratory of Medical Genomics, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China（上海 translational 医学研究中心，国家医学基因组学重点实验室，瑞金医院，上海交通大学医学院，上海，中国） ； School of Pharmacy, Fudan University, Shanghai 201203, China（复旦大学药学院） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：action model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 GPCR-Filter通过深度学习框架高效精准发现GPCR调节剂，结合蛋白质语言模型和图神经网络，实现对受体-配体功能关系的学习，提升药物开发效率。