机器学习的打分方程汇总
机器学习的打分方程集合
受到机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)等算法模型的创新性冲击,其应用范围涵盖了自然语言处理(Natural Language Processing)、自动驾驶(Autopilot)、金融分析(Financial analysis)和生物医药研发(Biopharmaceutical R&D)等多个领域。其中,应用深度学习算法在预测小分子药物与疾病靶点蛋白之间的结合亲和力方面的设计和应用变得日益重要。分子对接(Molecular Docking)计算中打分方程(Scoring Function)算法通常用于对药物活性数据进行评估、分类、排名或预测,其结果对于决策制定候选药物分子而言至关重要。因此,本文将介绍一些基于机器学习和深度学习的打分方程。
1. 亲和力预测模型
| Model | Algorithm | Rp | RMSE | Reference |
|---|---|---|---|---|
| AGL-Score | GBT | 0.83 | 1.27 | [13] |
| ECIF | GBT | 0.87 | 1.17 | [14] |
| AEScore | MLP | 0.83 | 1.22 | [15] |
| OnionNet-2 | CNN | 0.86 | 1.16 | [16] |
| graphDelta | GNN | 0.87 | 1.05 | [17] |
| PointTransformer | CNN+ATT | 0.85 | 1.19 | [18] |
2. 机器学习打分方程
| Scoring Function | Algorithm | Description of protein–ligand complexes | Reference |
|---|---|---|---|
| RF-Score | RF | Protein−ligand atom-type pair counts | Ballester et al. (2010) |
| NN-Score 2.0 | ANN | Autodock Vina interaction terms, protein−ligand atom-type pair counts and electrostatic terms (BINANA) | Durrant and McCammon (2011) |
| ID-Score | SVM | Nine categories of descriptors related to protein–ligand interactions | Li et al. (2013) |
| SFCscore R F ^{RF} RF | RF | SFCscore interaction terms | Zilian and Sotriffer (2013) |
| ΔVinaRF 20 _{20} 20 | RF | Autodock Vina interaction terms and additional molecular descriptors | Wang and Zhang (2017) |
| RI-Score | RF | Rigidity index descriptors | Nguyen et al. (2017) |
| TNet-BP | CNN | Algebraic topology | Cang and Wei (2017) |
| K D E E P _{DEEP} DEEP | CNN | Molecular descriptors embedded into a 3D grid | Jiménez et al. (2018) |
| TopBP-ML | GBT | Algebraic topology | Cang et al. (2018) |
| TopBP-DL | CNN | Algebraic topology | Cang et al. (2018) |
| Pafnucy | CNN | Molecular descriptors embedded into a 3D grid | Stepniewska-Dziubinska et al. (2018) |
| PLEC-nn | DNN | Hashed fingerprint constructed by pairing ligand and protein atoms according to its environment | Wójcikowski et al. (2019) |
| EIC-Score | GBT | Differential geometry representations | Nguyen and Wei (2019b) |
| AGL-Score | GBT | Statistical features of the adjacency and Laplacian matrices of multiscale weighted labeled algebraic subgraphs | Nguyen and Wei (2019a) |
| OnionNet | CNN | Rotation-free element pair-specific contacts between ligands and protein atoms, grouped into different distance ranges | Zheng et al. (2019) |
| ΔVinaXGB | XGBT | Autodock Vina score and molecular descriptors, including water molecules | Lu et al. (2019) |
| NNScore::LD | FFNN | NNScore 2.0 features and RDKit ligand descriptors | Boyles et al. (2020) |
| RosENet | CNN | Molecular mechanics energies from Rosetta force field and molecular descriptors embedded onto a 3D grid | Hassan-Harrirou et al. (2020) |
| ECIF-GBT | GBT | Protein−ligand atom-type pair counts considering each atoms connectivity | Norberto et al. (2021) |
| ECIF::LD-GBT | GBT | Protein−ligand atom-type pair counts considering each atoms connectivity and RDKit ligand descriptors | Norberto et al. (2021) |
相关文章:
机器学习的打分方程汇总
机器学习的打分方程集合 受到机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)等算法模型的创新性冲击,其应用范围涵盖了自然语言处理(Natural Language Processing)、自动驾驶(…...
一文了解数据管理框架以及数据战略制定方法
这一节主要介绍数据管理这一章的另一重要部分,也就是我们在数据管理经常使用到的数据管理框架以及数据战略制定方法。 要制定数据管理框架,或者是组织需要制定数据治理规划或数据管理规划,需要首先制定与业务战略对齐的数据战略。 01、数据…...
智能管家“贾维斯”走进现实?AI Agent或成2023科技领域新风向标
漫威粉们想必都知道《钢铁侠》系列电影中,有一个不可或缺的角色——贾维斯。但就算是没有看过任何一部大电影的路人,只要通过一个词就可以了解“贾维斯”是一个什么样的角色——智能管家。 作为托尼斯塔克的助手,贾维斯的存在让主人的生活更…...
【广州华锐互动】VR高层小区安全疏散演练系统
在今天的高科技时代,虚拟现实(VR)技术已经被广泛应用到各个领域,包括教育和培训。由广州华锐互动定制开发的VR高层小区安全疏散演练系统,开始在房地产行业中崭露头角。这种系统通过模拟真实的紧急情况,帮助…...
用Python做一个文件夹整理工具
文章目录 简介文件夹对话框文件映射组件完整组件 简介 我们的目的是做一个像下面这样的工具,前面两个输入框,用于输入源路径和目标路径,下面的图片、视频、音乐表示在目标路径中创建的文件夹,后面的文件后缀,表示将这…...
Tortoise SVN 察看本地缓存密码
1、打开设置(Settings) 2、查看保存的数据 3、打开鉴权数据 4、查看密码 CTRLSHIFT双击表格,就会出现一列密码列 (我的是Mac PD虚拟Win11,CTRLSHIFTOPTION双击表格) 原文见这里: Recover SVN …...
MSP430F5529晶振配置
MSP430(F5529)相比MSP430(F149)来讲,功能更加强大。 UCS简介 MSP430F5XX/MSP430F6XX系列器件的UCS包含有五种时钟源,依次是:XT1CLK、VLOCLK、REFOCLK、DCOCLK和XT2CLK。这五种时钟的详细介绍请参考该系列芯片的指导手册,其中XT1C…...
[架构之路-237]:目标系统 - 纵向分层 - 网络通信 - DNS的递归查询和迭代查询
目录 一、DNS协议与DNS系统架构 1.1 什么是DNS协议 1.2 为什么需要DNS协议 1.3 DNS系统架构 二、DNS系统的查询方式 2.1 递归与迭代的比较 2.2 DNS递归查询 2.3 DNS迭代查询 一、DNS协议与DNS系统架构 1.1 什么是DNS协议 DNS(Domain Name Systemÿ…...
vue2 集成 Onlyoffice
缘起于进行了一次在线 Office 解决方案的调研,对比了 Office365、可道云、WPS Office、PageOffice 等厂商,最终敲定了使用 Onlyoffice,故整理了一份 Onlyoffice 从零开始系列教程,这是第一篇。 一、Onlyoffice 是什么?…...
天锐绿盾透明加密、半透明加密、智能加密这三种不同加密模式的区别和适用场景——@德人合科技-公司内部核心文件数据、资料防止外泄系统
由于企事业单位海量的内部数据存储情况复杂,且不同公司、不同部门对于文件加密的需求各不相同,单一的加密系统无法满足多样化的加密需求。天锐绿盾企业加密系统提供多种不同的加密模式,包括透明加密、半透明加密和智能加密,用户可…...
六、DHCP实验
拓扑图: DHCP协议,给定一个ip范围使其自动给终端分配IP,提高了IP分配的效率 首先对PC设备选择DHCP分配ip 首先先对路由器的下端配置网关的ip 创建地址池,通过globle的方式实现DHCP ip pool 地址池名称 之后设置地址池的网关地址…...
N沟道场效应管 FDA69N25深度图解 工作原理应用
深力科推荐一款 FDA69N25是高压 MOSFET产品,基于平面条形和 DMOS 技术。 该 MOSFET 产品专用于降低通态电阻,并提供更好的开关性能和更高的雪崩能量强度。 该器件系列适用于开关电源转换器应用,如功率因数校正(PFC)、…...
Python爬虫入门教程
文章目录: 一:Python基础 二:爬虫须知 1.流程 2.遵守规则 三:HTTP请求和响应 1.相关定义 2.HTTP请求响应 2.1 完整的HTTP请求 2.2 完整的HTTP响应 3.Requests库 四:HTML 1.HTML网页结构 2.常用标 参考&…...
使用正则前瞻检查密码强度
使用正则前瞻检查密码强度 题目要求 要求密码必须包含大小写字母,并且至少包含 $,_. 中的一个特殊字符。 在这道题中,我们可以使用正则表达式的前瞻运算来实现。 const reg /^(?.*\d)(?.*[a-z])(?.*[A-Z])(?.*[$,_.])[\da-zA-Z$,_.]{6,12}/;con…...
react+ts手写cron表达式转换组件
前言 最近在写的一个分布式调度系统,后端同学需要让我传入cron表达式,给调度接口传参。我去了学习了解了cron表达式的用法,发现有3个通用的表达式刚好符合我们的需求: 需求 每天 xx 的时间: 0 11 20 * * ? 上面是…...
民安智库(第三方市民健康素养调研)居民健康素养调查的重要性及实施步骤
一、背景和意义 健康素养是衡量一个社区或国家居民对健康知识的理解,以及他们如何将这些知识应用于日常生活中的能力的重要指标。它不仅包括了基本的医学知识,如疾病预防和治疗,也包括了生活方式的改善,如合理饮食和适当运动。因…...
Linux | vim的入门手册
目录 前言 一、什么是vim 二、vim编辑器的模式 1、插入模式 (1)用vim打开文件 (2)进入插入模式 2、默认模式 (1)光标移动 (2)复制、粘贴与剪切操作 (3&#x…...
B053 项目部署
目录 Linux简介虚拟机软件安装安装centos步骤备份系统网络设置 远程访问Linux步骤永久关闭CentOS防火墙 linux命令linux文件系统linux常用命令目录相关命令文件相关命令 安装JDK先卸载自带的JDK安装JDK复制压缩包到linux解压配置环境变量 安装MySql清理旧文件安装mysqlMysql编码…...
视觉Slam面试题(不定时更新)
文章目录 0 引言1 单目、双目、深度相机和RGBD相机的区别2 特征点法与直接法的优缺点3 等距变换、相似变换、仿射变换、射影变换的区别4 单应矩阵、本质矩阵和基础矩阵的区别5 Slam中为什么用李群李代数6 解释Slam中的绑架问题7 ORB、SIFT和SURF特征点检测算法的区别8 什么是对…...
从入门到进阶 之 ElasticSearch 节点配置 集群篇
🌹 以上分享 ElasticSearch 安装部署,如有问题请指教写。🌹🌹 如你对技术也感兴趣,欢迎交流。🌹🌹🌹 如有需要,请👍点赞💖收藏🐱&a…...
效率提升秘籍:利用快马AI生成自动化脚本高效管理50台云桌面
效率提升秘籍:利用快马AI生成自动化脚本高效管理50台云桌面 手动配置和管理大量云桌面效率低下,尤其是当需要同时管理50台甚至更多云桌面时,重复性的操作不仅耗时耗力,还容易出错。最近我在InsCode(快马)平台上尝试了一个自动化运…...
聚焦18650电池点焊机:新能源产业焊接环节的核心设备
在新能源产业高速发展的当下,18650锂电池凭借其高能量密度、长循环寿命及稳定性能,成为电动汽车、储能系统、便携电子设备等领域的核心动力源。作为电池组装环节的关键设备,18650单节自动点焊机通过精密的焊接技术,将电池极耳与镍…...
SiameseAOE中文-base高性能部署:WebUI响应<800ms,吞吐达12QPS(RTX4090)
SiameseAOE中文-base高性能部署:WebUI响应<800ms,吞吐达12QPS(RTX4090) 今天要跟大家聊一个非常实用的工具——SiameseAOE通用属性观点抽取模型。你可能听说过信息抽取,但面对海量文本,如何快速、准确地…...
智慧卤味,一码追溯:万界星空MES方案
一、行业痛点与MES目标1、主要痛点生产依赖经验:卤制时间、温度、配料比例依赖人工经验,产品口味和质量不稳定。追溯困难:一旦出现食品安全问题,难以快速精准追溯到问题源头(原料批次、生产环节、操作人员等࿰…...
Spring Boot项目实战:用ShardingSphere-JDBC 5.3.2搞定PostgreSQL分库分表,附完整配置流程
Spring Boot与ShardingSphere-JDBC深度整合:PostgreSQL分库分表实战指南 当你的应用用户量突破百万级,单表数据量超过千万行时,是否经常遇到查询响应变慢、写入性能下降的问题?作为经历过多次系统扩容的老兵,我想分享一…...
别再用Delay了!用GD32的TIMER5实现精准1ms定时,让你的嵌入式程序更高效
告别阻塞式延时:用GD32 TIMER5构建高效嵌入式系统心跳 在嵌入式开发中,时间管理如同系统的心跳,决定了整个应用的响应速度和执行效率。许多开发者习惯使用delay_ms()这类阻塞式延时函数,却不知这会让CPU陷入无意义的等待状态&…...
GLM-4v-9b效果展示:直播带货截图→话术分析+转化点提炼
GLM-4v-9b效果展示:直播带货截图→话术分析转化点提炼 1. 模型能力概览 GLM-4v-9b是智谱AI在2024年开源的多模态视觉-语言模型,拥有90亿参数。这个模型最大的特点是能够同时理解图片和文字,支持中英文多轮对话,在11201120高分辨…...
Hunyuan模型如何降本增效?1.8B边缘部署实战案例分享
Hunyuan模型如何降本增效?1.8B边缘部署实战案例分享 1. 模型介绍与核心优势 混元翻译模型1.5版本带来了两个重要更新:18亿参数的HY-MT1.5-1.8B和70亿参数的HY-MT1.5-7B。这两个模型都专注于支持33种语言之间的互译,特别包含了5种民族语言及…...
基于Dify的AI数据采集与整理工具设计与实现
基于Dify的AI数据采集与整理工具设计与实现 1. 引言 1.1 背景与需求 在信息爆炸的时代,新闻网站、人物资料库等不断产生海量数据。传统手动采集整理方式效率低下,难以满足实时性、准确性和规模化的要求。本工具旨在利用Dify平台的强大编排能力,结合AI大语言模型(LLM)和…...
手把手教你用Python+Folium搭建离线地图应用(附高德瓦片下载技巧)
PythonFolium离线地图开发实战:从瓦片下载到内网部署全指南 当你在偏远山区进行地质勘探时,突然发现手机信号全无,而团队急需查看预设路线上的地形数据;或者在企业内网环境中,安全策略禁止访问外部地图服务,…...
