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蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）是理解生物学过程并在治疗进步中起关键作用的基础。作为PPI增益吸引力的深度学习对接方法，基准测试协议和针对有效培训的数据集，用于有效培训和评估其在现实世界情景中的一般性功能和绩效。旨在克服现有方法的局限性，我们引入了Pinder，这是一个全面的注释数据集，该数据集使用结构聚类来得出非冗余接口的数据拆分和In-Incon-Includes holo（bound），apo（Unbound），apo（Unbound）和组合预测的结构。Pinder由2,319,564个二聚体PPI系统（最高2500万个增强PPI）和1,955个高质量测试PPI组成，并删除了接口数据泄漏。在方面，Pinder提供了一个带有180个二聚体的测试子集，可与Alphafold-Multimer进行比较，而没有任何接口泄漏其训练集。毫不奇怪，Pinder-Bench-Mark表明，在漏水测试集评估时，现有对接模型的性能被高估了。最重要的是，通过在Pinder界面聚集的分裂上重新培训，我们表明训练分裂的基于接口群集的采样，以及多样化且较少的漏水验证拆分，可实现强大的概括改进。
pinder：蛋白质相互作用数据集和评估资源
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