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且多数现有工具往往仅关注虚拟筛选的单一环节,如分子对接或QSAR预测,而 均未能提供一个将经典的基于结构方法与现代机器学习方法相结合的完整、可引导的工作流程。 为填补虚拟筛选在 可及性 与 集成性 方面的关键空白,雅盖隆大学与Selvita研究团队于2025年7月29日在《Journal of Chemical Information and Modeling》上发表了最新研究成果。 平台采用基于片段的生成模型,能够探索具有期望药效团特征的新化学空间。
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