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 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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