zPocket与PocketWatch数据集发布
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zPocket与PocketWatch数据集发布
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报道摘要
zPocket 通过在共折叠模型的冻结特征上训练口袋预测头，在 PocketWatch 测试集上实现 per-target AUPRC 0.745，超过最强基线 VN-EGNN 与 UniSite-1D 的 0.598 和 0.595，P2Rank 仅为 0.477。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
zPocket：用冻结的共折叠特征改进蛋白口袋识别报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIzPocket：用冻结的共折叠特征改进蛋白口袋识别
zPocket 通过在共折叠模型的冻结特征上训练口袋预测头，在 PocketWatch 测试集上实现 per-target AUPRC 0.745，超过最强基线 VN-EGNN 与 UniSite-1D 的 0.598 和 0.595，P2Rank 仅为 0.477。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。