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Chai-1 :一个用于预测分子结构多模态基础模型 解码生命的分子相互作用

发布时间:2024年09月12日

Chai Discovery 推出了 Chai-1,一个面向分子结构预测的多模态基础模型,适用于药物发现等任务。Chai-1 具备先进的预测能力,能够对蛋白质、小分子、DNA、RNA 等进行统一预测,并且在多项基准测试中表现出色,如 PoseBusters 和 CASP15。与许多需要多序列比对的工具不同,Chai-1 可以在单序列模式下运行,同时保持高性能。

Chai-1模型在 PoseBusters 基准测试中取得了 77% 的成功率(而 Google AlphaFold 3 为 76%),并且在 CASP15 蛋白质单体结构上的 Cα LDDT 为 0.849预测集(相对于 ESM3-98B 的 0.801)。

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