Enhancing Protein-Ligand Binding Affinity Predictions using Neural Network Potentials
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zariquiey, Francesc Sabanes, Galvelis, Raimondas, Gallicchio, Emilio, Chodera, John D., Markland, Thomas E., de Fabritiis, Gianni |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
QuantumBind-RBFE: Accurate Relative Binding Free Energy Calculations Using Neural Network Potentials
di: Zariquiey, Francesc Sabanés, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zariquiey, Francesc Sabanés, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Machine Learning Approaches for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
di: Schapin, Nikolai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schapin, Nikolai, et al.
Pubblicazione: (2024)
AceFF: A State-of-the-Art Machine Learning Potential for Small Molecules
di: Farr, Stephen E., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Farr, Stephen E., et al.
Pubblicazione: (2026)
Broadening the Scope of Neural Network Potentials through Direct Inclusion of Additional Molecular Attributes
di: Simeon, Guillem, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Simeon, Guillem, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Static to Dynamic Structures: Improving Binding Affinity Prediction with Graph-Based Deep Learning
di: Min, Yaosen, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Min, Yaosen, et al.
Pubblicazione: (2022)
ProtT-Affinity: Sequence-Based Protein-Protein Binding Affinity Prediction Using ProtT5 Embeddings
di: Lou, Hongfu
Pubblicazione: (2025)
di: Lou, Hongfu
Pubblicazione: (2025)
Tokenizing Electron Cloud in Protein-Ligand Interaction Learning
di: Lin, Haitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Haitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
DualBind: A Dual-Loss Framework for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
di: Liu, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Meng, et al.
Pubblicazione: (2024)
TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular Simulations
di: Pelaez, Raul P., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pelaez, Raul P., et al.
Pubblicazione: (2024)
CAP: Commutative Algebra Prediction of Protein-Nucleic Acid Binding Affinities
di: Zia, Mushal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zia, Mushal, et al.
Pubblicazione: (2025)
PLA-SGCN: Protein-Ligand Binding Affinity Prediction by Integrating Similar Pairs and Semi-supervised Graph Convolutional Network
di: Abbasi, Karim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abbasi, Karim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Domain-Aware Geometric Multimodal Learning for Multi-Domain Protein-Ligand Affinity Prediction
di: Zhang, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Twin Peaks: Dual-Head Architecture for Structure-Free Prediction of Protein-Protein Binding Affinity and Mutation Effects
di: Dey, Supantha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dey, Supantha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Investigating Knowledge Distillation Through Neural Networks for Protein Binding Affinity Prediction
di: Abbasi, Wajid Arshad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Abbasi, Wajid Arshad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Topological Machine Learning for Protein-Nucleic Acid Binding Affinity Changes Upon Mutation
di: Liu, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large-Scale Knowledge Integration for Enhanced Molecular Property Prediction
di: Ghunaim, Yasir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghunaim, Yasir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Chemotherapy Drug Action via Universal Physics-Informed Neural Networks
di: Podina, Lena, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Podina, Lena, et al.
Pubblicazione: (2024)
BAPULM: Binding Affinity Prediction using Language Models
di: Meda, Radheesh Sharma, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meda, Radheesh Sharma, et al.
Pubblicazione: (2024)
Augmenting Molecular Graphs with Geometries via Machine Learning Interatomic Potentials
di: Fu, Cong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Cong, et al.
Pubblicazione: (2025)
PoseBusters: AI-based docking methods fail to generate physically valid poses or generalise to novel sequences
di: Buttenschoen, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Buttenschoen, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
An evaluation of unconditional 3D molecular generation methods
di: Buttenschoen, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Buttenschoen, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Olfactory Label Prediction on Aroma-Chemical Pairs
di: Sisson, Laura, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sisson, Laura, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hierarchical Contrastive Learning for Multi-Domain Protein-Ligand Binding
di: Zhang, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
PlayMolecule pKAce: Small Molecule Protonation through Equivariant Neural Networks
di: Schapin, Nikolai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schapin, Nikolai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Fourier Neural ODEs: Modeling Spatial-temporal Multi-scales in Molecular Dynamics
di: Sun, Fang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Fang, et al.
Pubblicazione: (2024)
AbAffinity: A Large Language Model for Predicting Antibody Binding Affinity against SARS-CoV-2
di: Ashraf, Faisal Bin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ashraf, Faisal Bin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enhancing Peak Assignment in 13C NMR Spectroscopy: A Novel Approach Using Multimodal Alignment
di: Xu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2023)
KANEL: Kolmogorov-Arnold Network Ensemble Learning Enables Early Hit Enrichment in High-Throughput Virtual Screening
di: Koptev, Pavel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Koptev, Pavel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Designing the Haystack: Programmable Chemical Space for Generative Molecular Discovery
di: Zhu, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhu, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Relative Binding Free Energy Estimation of Congeneric Ligands and Macromolecular Mutants with the Alchemical Transfer with Coordinate Swapping Method
di: Gallicchio, Emilio
Pubblicazione: (2024)
di: Gallicchio, Emilio
Pubblicazione: (2024)
Binding Affinity Prediction: From Conventional to Machine Learning-Based Approaches
di: Liu, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mapping Differential Protein-Protein Interaction Networks using Affinity Purification Mass Spectrometry
di: Kaushal, Prashant, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kaushal, Prashant, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sequence-Only Prediction of Binding Affinity Changes: A Robust and Interpretable Model for Antibody Engineering
di: Liu, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction of good reaction coordinates and future evolution of MD trajectories using Regularized Sparse Autoencoders: A novel deep learning approach
di: Gupta, Abhijit
Pubblicazione: (2022)
di: Gupta, Abhijit
Pubblicazione: (2022)
Synergistic Computational Approaches for Accelerated Drug Discovery: Integrating Quantum Mechanics, Statistical Thermodynamics, and Quantum Computing
di: Molani, Farzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Molani, Farzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative Pseudo-Force Fields for Molecular Generation
di: Hessmann, Stefaan Simon Pierre, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hessmann, Stefaan Simon Pierre, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Geometry of Activity Cliffs: Representation Dependence and Multi-Scale Characterization of Activity Landscapes
di: Dabrowski-Tumanski, Pawel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dabrowski-Tumanski, Pawel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fractional Denoising for 3D Molecular Pre-training
di: Feng, Shikun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Feng, Shikun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Node-Aligned Graph-to-Graph (NAG2G): Elevating Template-Free Deep Learning Approaches in Single-Step Retrosynthesis
di: Yao, Lin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yao, Lin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Multi-channel learning for integrating structural hierarchies into context-dependent molecular representation
di: Wan, Yue, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wan, Yue, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
QuantumBind-RBFE: Accurate Relative Binding Free Energy Calculations Using Neural Network Potentials
di: Zariquiey, Francesc Sabanés, et al.
Pubblicazione: (2025) -
On Machine Learning Approaches for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
di: Schapin, Nikolai, et al.
Pubblicazione: (2024) -
AceFF: A State-of-the-Art Machine Learning Potential for Small Molecules
di: Farr, Stephen E., et al.
Pubblicazione: (2026) -
Broadening the Scope of Neural Network Potentials through Direct Inclusion of Additional Molecular Attributes
di: Simeon, Guillem, et al.
Pubblicazione: (2024) -
From Static to Dynamic Structures: Improving Binding Affinity Prediction with Graph-Based Deep Learning
di: Min, Yaosen, et al.
Pubblicazione: (2022)