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新研究：DuaDeep-SeqAffinity用双分支深度学习预测抗体-抗原亲和力
该论文提出一种仅基于序列的深度学习框架，无需三维结构即可预测抗体-抗原结合亲和力。模型采用双分支架构处理抗体和抗原序列，并引入三流编码以提升性能，旨在减少对实验结构数据的依赖。
AI推荐理由 对AI从业者而言，该研究展示了仅凭序列数据即可预测抗体-抗原亲和力，减少了对昂贵3D结构的依赖，有望降低药物研发中亲和力筛选的时间和成本，同时为生物序列建模提供了新的双分支架构思路。
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