Buchumschlag

GraphPrint: Extracting Features from 3D Protein Structure for Drug Target Affinity Prediction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Singh, Amritpal
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

HiF-DTA: Hierarchical Feature Learning Network for Drug-Target Affinity Prediction
von: Li, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ViDTA: Enhanced Drug-Target Affinity Prediction via Virtual Graph Nodes and Attention-based Feature Fusion
von: Li, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploiting Pre-trained Models for Drug Target Affinity Prediction with Nearest Neighbors
von: Pei, Qizhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attending on Multilevel Structure of Proteins enables Accurate Prediction of Cold-Start Drug-Target Interactions
von: Zhang, Ziying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HGTDP-DTA: Hybrid Graph-Transformer with Dynamic Prompt for Drug-Target Binding Affinity Prediction
von: Xiao, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Machine Learning Framework for Pathway-Driven Therapeutic Target Discovery in Metabolic Disorders
von: Wajahat, Iram, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LaPro-DTA: Latent Dual-View Drug Representations and Salient Protein Feature Extraction for Generalizable Drug--Target Affinity Prediction
von: Dun, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Early Prediction of Multi-Label Care Escalation Triggers in the Intensive Care Unit Using Electronic Health Records
von: Bukhari, Syed Ahmad Chan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Affinity: A Benchmark of 1D, 2D, and 3D Methods Reveals Critical Trade-offs in Structure-Based Drug Design
von: Zheng, Kangyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Protein Secondary Structure Prediction Using 3D Graphs and Relation-Aware Message Passing Transformers
von: Varshney, Disha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

S$^2$Drug: Bridging Protein Sequence and 3D Structure in Contrastive Representation Learning for Virtual Screening
von: He, Bowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Quantifiable Visual Explanations Without Ground-Truth
von: Singh, Amritpal, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DualBind: A Dual-Loss Framework for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
von: Liu, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accurate Prediction of Ligand-Protein Interaction Affinities with Fine-Tuned Small Language Models
von: Fauber, Ben
Veröffentlicht: (2024)

Graph Diffusion Network for Drug-Gene Prediction
von: Wu, Jiayang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MolChord: Structure-Sequence Alignment for Protein-Guided Drug Design
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Protein Structure Prediction in the 3D HP Model Using Deep Reinforcement Learning
von: Espitia, Giovanny, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Classification to Generation: An Open-Ended Paradigm for Adverse Drug Reaction Prediction Based on Graph-Motif Feature Fusion
von: Pi, Yuyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmark on Drug Target Interaction Modeling from a Drug Structure Perspective
von: Zhang, Xinnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SE(3)-Equivariant Ternary Complex Prediction Towards Target Protein Degradation
von: Xue, Fanglei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multi-Scale Graph Neural Process with Cross-Drug Co-Attention for Drug-Drug Interactions Prediction
von: Yan, Zimo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Barlow Twins Deep Neural Network for Advanced 1D Drug-Target Interaction Prediction
von: Schuh, Maximilian G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

SPIN: SE(3)-Invariant Physics Informed Network for Binding Affinity Prediction
von: Choi, Seungyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AlphaFolding: 4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference and Motion Guidance
von: Cheng, Kaihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DDIPrompt: Drug-Drug Interaction Event Prediction based on Graph Prompt Learning
von: Wang, Yingying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AlgoRxplorers | Precision in Mutation: Enhancing Drug Design with Advanced Protein Stability Prediction Tools
von: Thakrar, Karishma, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MolBridge: Atom-Level Joint Graph Refinement for Robust Drug-Drug Interaction Event Prediction
von: Lin, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Blend the Separated: Mixture of Synergistic Experts for Data-Scarcity Drug-Target Interaction Prediction
von: Zhai, Xinlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

General Binding Affinity Guidance for Diffusion Models in Structure-Based Drug Design
von: Jian, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating Knowledge Distillation Through Neural Networks for Protein Binding Affinity Prediction
von: Abbasi, Wajid Arshad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DRExplainer: Quantifiable Interpretability in Drug Response Prediction with Directed Graph Convolutional Network
von: Shi, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Align Molecules and Proteins: A Geometry-Aware Approach to Binding Affinity
von: Refahi, Mohammadsaleh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Drug Synergy Prediction via Residual Graph Isomorphism Networks and Attention Mechanisms
von: Song, Jiyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PRING: Rethinking Protein-Protein Interaction Prediction from Pairs to Graphs
von: Zheng, Xinzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Protein-SE(3): Benchmarking SE(3)-based Generative Models for Protein Structure Design
von: Yu, Lang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The FIX Benchmark: Extracting Features Interpretable to eXperts
von: Jin, Helen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Interpretable Protein Structure Prediction with Sparse Autoencoders
von: Parsan, Nithin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CalPro: Prior-Aware Evidential--Conformal Prediction with Structure-Aware Guarantees for Protein Structures
von: Shihab, Ibne Farabi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Neural Networks with Feature and Structure Aware Random Walk
von: Zhuo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Formal Verification of Graph Convolutional Networks with Uncertain Node Features and Uncertain Graph Structure
von: Ladner, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)