Proximity Graph Networks: Predicting Ligand Affinity with Message Passing Neural Networks

Message passing neural networks (MPNNs) on molecular graphs generate continuous and differentiable encodings of small molecules with state-of-the-art performance on protein–ligand complex scoring tasks. Here, we describe the proximity graph network (PGN) package, an open-source toolkit that construc...

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Veröffentlicht in:Journal of chemical information and modeling 2024-07, Vol.64 (14), p.5439-5450
Hauptverfasser: Gale-Day, Zachary J., Shub, Laura, Chuang, Kangway V., Keiser, Michael J.
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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