当前位置: 首页 > news >正文

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

ModelAlgorithmRpRMSEReference
AGL-ScoreGBT0.831.27[13]
ECIFGBT0.871.17[14]
AEScoreMLP0.831.22[15]
OnionNet-2CNN0.861.16[16]
graphDeltaGNN0.871.05[17]
PointTransformerCNN+ATT0.851.19[18]

2. 机器学习打分方程

Scoring FunctionAlgorithmDescription of protein–ligand complexesReference
RF-ScoreRFProtein−ligand atom-type pair countsBallester et al. (2010)
NN-Score 2.0ANNAutodock Vina interaction terms, protein−ligand atom-type pair counts and electrostatic terms (BINANA)Durrant and McCammon (2011)
ID-ScoreSVMNine categories of descriptors related to protein–ligand interactionsLi et al. (2013)
SFCscore R F ^{RF} RFRFSFCscore interaction termsZilian and Sotriffer (2013)
ΔVinaRF 20 _{20} 20RFAutodock Vina interaction terms and additional molecular descriptorsWang and Zhang (2017)
RI-ScoreRFRigidity index descriptorsNguyen et al. (2017)
TNet-BPCNNAlgebraic topologyCang and Wei (2017)
K D E E P _{DEEP} DEEPCNNMolecular descriptors embedded into a 3D gridJiménez et al. (2018)
TopBP-MLGBTAlgebraic topologyCang et al. (2018)
TopBP-DLCNNAlgebraic topologyCang et al. (2018)
PafnucyCNNMolecular descriptors embedded into a 3D gridStepniewska-Dziubinska et al. (2018)
PLEC-nnDNNHashed fingerprint constructed by pairing ligand and protein atoms according to its environmentWójcikowski et al. (2019)
EIC-ScoreGBTDifferential geometry representationsNguyen and Wei (2019b)
AGL-ScoreGBTStatistical features of the adjacency and Laplacian matrices of multiscale weighted labeled algebraic subgraphsNguyen and Wei (2019a)
OnionNetCNNRotation-free element pair-specific contacts between ligands and protein atoms, grouped into different distance rangesZheng et al. (2019)
ΔVinaXGBXGBTAutodock Vina score and molecular descriptors, including water moleculesLu et al. (2019)
NNScore::LDFFNNNNScore 2.0 features and RDKit ligand descriptorsBoyles et al. (2020)
RosENetCNNMolecular mechanics energies from Rosetta force field and molecular descriptors embedded onto a 3D gridHassan-Harrirou et al. (2020)
ECIF-GBTGBTProtein−ligand atom-type pair counts considering each atoms connectivityNorberto et al. (2021)
ECIF::LD-GBTGBTProtein−ligand atom-type pair counts considering each atoms connectivity and RDKit ligand descriptorsNorberto 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&#xff08…...

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 System&#xff…...

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&#xff1f…...

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…...

Ubuntu系统下交叉编译openssl

一、参考资料 OpenSSL&&libcurl库的交叉编译 - hesetone - 博客园 二、准备工作 1. 编译环境 宿主机:Ubuntu 20.04.6 LTSHost:ARM32位交叉编译器:arm-linux-gnueabihf-gcc-11.1.0 2. 设置交叉编译工具链 在交叉编译之前&#x…...

【JavaEE】-- HTTP

1. HTTP是什么? HTTP(全称为"超文本传输协议")是一种应用非常广泛的应用层协议,HTTP是基于TCP协议的一种应用层协议。 应用层协议:是计算机网络协议栈中最高层的协议,它定义了运行在不同主机上…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例:使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例:使用OpenAI GPT-3进…...

【机器视觉】单目测距——运动结构恢复

ps:图是随便找的,为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进,希望将2D光流推广至3D场景流时,发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题,需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息,否则解空间不收敛&#xf…...

2.Vue编写一个app

1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集&#xff0c;包含8种湿地亚类&#xff0c;该数据以0.5X0.5的瓦片存储&#xff0c;我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份&#xff0c;方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

Java - Mysql数据类型对应

Mysql数据类型java数据类型备注整型INT/INTEGERint / java.lang.Integer–BIGINTlong/java.lang.Long–––浮点型FLOATfloat/java.lang.FloatDOUBLEdouble/java.lang.Double–DECIMAL/NUMERICjava.math.BigDecimal字符串型CHARjava.lang.String固定长度字符串VARCHARjava.lang…...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

ServerTrust 并非唯一

NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...

【Web 进阶篇】优雅的接口设计:统一响应、全局异常处理与参数校验

系列回顾&#xff1a; 在上一篇中&#xff0c;我们成功地为应用集成了数据库&#xff0c;并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了&#xff01;但是&#xff0c;如果你仔细审视那些 API&#xff0c;会发现它们还很“粗糙”&#xff1a;有…...