主要观点总结
本文介绍了中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队将E(3)等变图神经网络(GNN)应用于配体结合位点预测的最新研究。该研究首次将EquiPocket框架应用于该领域，解决了基于CNN的方法所遇到的挑战，并在多个专业数据集上进行了广泛实验，证明了其优越性。文章还介绍了其他相关研究，如AlphaFold3在蛋白质与小分子配体相互作用方面的预测，以及蛋白质与DNA、糖类等生物大分子的相互作用预测的研究进展。
关键观点总结
关键观点1: 中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队首次将E(3)等变图神经网络应用于配体结合位点预测
研究团队提出了名为EquiPocket的框架，该框架能够处理不规则的蛋白质结构，对欧氏变换不敏感，解决了传统基于CNN的方法在表示不规则蛋白质结构方面的缺陷以及对旋转敏感等挑战。EquiPocket框架由局部几何建模模块、全局结构建模模块和表面信息传递模块组成。
关键观点2: EquiPocket框架在多个专业数据集上进行了广泛实验并证明了其优越性
研究团队选取了多个专业数据集进行验证，包括scPDB、PDBbind、COACH 420和HOLO4K等。实验结果表明，EquiPocket框架的性能比基线模型提高了10-20%，显示出其优越性和实用性。
关键观点3: AI在蛋白质与配体相互作用预测中的应用
AI技术如AlphaFold3、ULDNA和DeepGlycanSite等在药物发现、蛋白质-DNA结合位点预测以及糖类药物开发中发挥着重要作用。这些技术能够精确预测蛋白质与配体的三维结构，优化药物设计，加速药物发现流程。
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本文 约3800字 ，建议阅读 5 分钟 中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将 E(3) 等变图神经网络 (GNN) 应用于配体结合位点预测，提出名为 EquiPocket 的框架，有助于药物发现等各种下游任务。 生命系统中，几乎所有生物和药理过程都涉及受体（靶蛋白）和配体（小分子）之间的相互作用，这些相互作用发生在靶蛋白结构的特定区域，称为「结合位点」——预测靶蛋白的结合位点在药物发现等各种下游任务中起着基础性的作用。 近年来，受深度学习突破的启发，卷积神经网络 (CNN) 已经成功应用于配体结合位点预测。基于 CNN 的方法通过将蛋白质的原子空间聚类到最近的体素 (voxel) 中，将蛋白质视为三维图像，然后将结合位点预测建模为 3D 网格上的目标检测问题或语义分割任务。这些方法具有一定的优越性，但仍存在挑战，例如，在表示不规
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