SOTA性能，厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法，首次结合分子表面信息

厦门大学研究人员在《Bioinformatics》发表研究，提出结合蛋白质表面、3D 结构和序列信息并使用交叉注意机制进行特征对齐的多模态特征提取（MFE）框架用于预测蛋白质-配体结合亲和力。该方法在预测上取得最先进性能，消融研究证明蛋白质表面信息和多模态特征对齐有效，超参数分析探究不同参数影响，特征对齐分析与可视化显示其增强了嵌入一致性。研究人员表示未来将更深入探索蛋白质表面的应用。