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Protein-Ligand Affinity Prediction

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/XieResearchGroup/Physics-aware-Multiplex-GNN

공식 코드

Efficient and Accurate Physics-aware Multiplex Graph Neural Networks for 3D Small Molecules and Macromolecule Complexes

https://github.com/agave233/SIGN

공식 코드

Structure-aware Interactive Graph Neural Networks for the Prediction of Protein-Ligand Binding Affinity

https://github.com/hcgasser/immunobert

공식 코드

Interpreting BERT architecture predictions for peptide presentation by MHC class I proteins

https://github.com/radh55sh/BAPULM

공식 코드

BAPULM: Binding Affinity Prediction using Language Models

https://github.com/uci-cbcl/HLA-bind

공식 코드

HLA class I binding prediction via convolutional neural networks

https://github.com/trrt-good/WELP-PLAPT

https://github.com/ziqi92/peptide-binding-prediction

Ranking-based Convolutional Neural Network Models for Peptide-MHC Binding Prediction

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.