arXiv · cs.AI · Shikun Feng, Zipeng Yang, Qiuyi Li, Mingze Yin, Xiaoyuan Zhang, Tingjun Hou, Yiheng Zhu · 11 小时前模型评分43
BridgeDock：用扩散桥驯服生成式共折叠先验做分子对接
BridgeDock: Taming Generative Co-Folding Prior for Molecular Docking with Diffusion Bridge
导读
BridgeDock 将预训练共折叠骨干网络适配到柔性对接，把 apo 到 holo 的构象转变建模为扩散桥，从初始蛋白-配体状态而非高斯噪声开始生成。该方法引入对齐机制，将桥状态映射回预训练模型原有的去噪调度，在标准柔性对接基准上稳定优于强共折叠基线。其推理计算高效，在极少去噪步数下仍保持有效，论文已被 NeurIPS 2026 接收。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We present BridgeDock, a framework that adapts pretrained co-folding backbones to flexible docking by modeling the apo-to-holo transition as a diffusion bridge, allowing generation from the initial protein-ligand state rather than from Gaussian noise.”
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