Skip to content
Hot storiesContinuously updated

研究团队提出小分子生成框架PIFT

1 reports1 reporting sourcesUpdated 6 hours ago

Start here

AI overview

2026年11月2日,研究人员在 arXiv 发布论文,提出用于小分子生成的 PIFT 框架。该框架旨在通过采样期联合引导,将多肽-靶标相互作用模式迁移至小分子生成过程中。其技术流程为先将多肽与小分子界面映射至共享交互空间,再借助多肽参考表征,利用掩码离散扩散与连续 Flow Matching 联合引导构建块 logits 和 3D 坐标生成。实验结果表明,PIFT 在多样化蛋白-蛋白相互作用(PPI)靶标上提升了界面恢复率,并取得了出色的分子对接性能与分子特性。

AI-generated from reports · Updated 6 hours ago

Report timeline

Follow the reports to see different sides of the story.

Nov 2
  1. arXiv 机器学习
    PIFT:通过扩散与 Flow Matching 联合引导将多肽-靶标相互作用模式迁移至小分子

    研究人员提出 PIFT 框架,通过掩码离散扩散与连续 Flow Matching 的采样期联合引导,将多肽-靶标相互作用模式迁移至小分子生成。该方法先将多肽与小分子界面映射至共享交互空间,再借助多肽参考表征联合引导构建块 logits 与 3D 坐标生成。实验表明,PIFT 在多样化 PPI 靶标上提升了界面恢复率,取得了出色的分子对接性能与分子特性。

Story heat trend

Current heat 8·Comparable peak 10(Nov 2 14:00)·Comparable change, last 24 hours–

02.557.510Nov2Nov2Nov2Nov2

Trends compare only the same parties observed continuously, so the scope can be narrower than current heat counts. Move the pointer or tap the chart to see hourly heat; use the left and right arrow keys on a keyboard.