概述#

DiffDock 是一种用于药物发现的先进生成模型，用于预测蛋白质-配体复合物的三维结构，这是药物发现过程中的关键步骤。它预测小分子配体与蛋白质的结合结构，这被称为分子对接或姿势预测。

DiffDock 可以

  • 帮助 AI 药物发现流程，并为下游任务集成开辟新的研究途径。

  • 高度精确且计算高效

  • 快速的推理时间，并提供具有高选择性准确度的置信度估计。

Example output

注意

有关该模型的更详细描述，请参阅模型卡。

DiffDock 是一种用于盲分子对接姿势估计的等变几何模型。它需要蛋白质和分子 3D 结构作为输入，并且不需要任何关于结合口袋的信息。在其扩散过程中，分子相对于蛋白质的位置、其方向和扭转角可能会发生变化。通过运行学习到的反向扩散过程，它将噪声先验分子姿势的分布转换为模型学习到的分布。因此，它输出许多采样的姿势，并通过其置信度模型对它们进行排序。