bioRxiv 该工作提出 LDDM（Large Drug Discovery Model）这一统一三维生成框架，支持约束与非约束对接、片段连接与生长以及从头设计，并引入可编程设计算法以生成满足细粒度目标且可合成的化合物；作者针对五个具有治疗相关性的蛋白靶点开展实验验证，在仅合成少量生成化合物的条件下获得高成功率并鉴定出具有确证结合亲和力的分子，其中最优设计通过 NMR 波谱与 X 射线晶体学完成结构表征，显示出较高的预测准确性。
该工作提出 LDDM（Large Drug Discovery Model）这一统一三维生成框架，支持约束与非约束对接、片段连接与生长以及从头设计，并引入可编程设计算法以生成满足细粒度目标且可合成的化合物；作者针对五个具有治疗相关性的蛋白靶点开展实验验证，在仅合成少量生成化合物的条件下获得高成功率并鉴定出具有确证结合亲和力的分子，其中最优设计通过 NMR 波谱与 X 射线晶体学完成结构表征，显示出较高的预测准确性。
该工作提出 LDDM（Large Drug Discovery Model）这一统一三维生成框架，支持约束与非约束对接、片段连接与生长以及从头设计，并引入可编程设计算法以生成满足细粒度目标且可合成的化合物；作者针对五个具有治疗相关性的蛋白靶点开展实验验证，在仅合成少量生成化合物的条件下获得高成功率并鉴定出具有确证结合亲和力的分子，其中最优设计通过 NMR 波谱与 X 射线晶体学完成结构表征，显示出较高的预测准确性。
该工作提出 LDDM（Large Drug Discovery Model）这一统一三维生成框架，支持约束与非约束对接、片段连接与生长以及从头设计，并引入可编程设计算法以生成满足细粒度目标且可合成的化合物；作者针对五个具有治疗相关性的蛋白靶点开展实验验证，在仅合成少量生成化合物的条件下获得高成功率并鉴定出具有确证结合亲和力的分子，其中最优设计通过 NMR 波谱与 X 射线晶体学完成结构表征，显示出较高的预测准确性。