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摘要 — 药物发现通常很困难、昂贵且成功率低。药物发现和药物再利用的早期阶段的重要步骤之一是确定药物-靶标相互作用。结合亲和力表示药物-靶标对相互作用的强度。在这方面，已经开发了几种计算方法来预测药物-靶标结合亲和力，并且这些模型的输入表示已被证明在提高准确性方面非常有效。虽然最近的模型比第一个模型更准确地预测结合亲和力，但它们需要靶蛋白的结构。尽管人们对蛋白质结构有浓厚的兴趣，但已知序列和实验确定的结构之间存在巨大差距。因此，找到合适的药物和蛋白质序列表示对于药物-靶标结合亲和力预测至关重要。在本文中，我们的主要目标是评估药物和蛋白质序列表示以改进药物-靶标结合亲和力预测。
使用 Transformer 进行药物靶标结合亲和力预测
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