Equivariant Line Graph Neural Network for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
Binding affinity prediction of three-dimensional (3D) protein-ligand complexes is critical for drug repositioning and virtual drug screening. Existing approaches usually transform a 3D protein-ligand complex to a two-dimensional (2D) graph, and then use graph neural networks (GNNs) to predict its bi...
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Veröffentlicht in: | IEEE journal of biomedical and health informatics 2024-07, Vol.28 (7), p.4336-4347 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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