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1. Binding Free Energies without Alchemy
📄 arXiv Paper | Date:
2026-03-12| Category:q-bio.QM
Authors: Michael Brocidiacono, Brandon Novy, Rishabh Dey et al.
AI Research Digest (科研解读)
一句话概括 本研究提出了一种无需炼金术中间态的终态绝对结合自由能计算方法 DBFE，在保持精度的同时显著提升了虚拟筛选的计算效率。
研究背景
绝对结合自由能（ABFE）方法虽然能高精度预测蛋白-配体结合亲和力，但传统方法严重依赖于对炼金术修饰中间状态的大量模拟，导致计算成本高昂，限制了其在大规模药物筛选中的应用。
方法创新
该研究提出了 Direct Binding Free Energy (DBFE)，这是一种基于隐式溶剂模型的终态方法。其核心创新在于完全摒弃了传统 ABFE 中必须的 lambda 窗口（炼金术路径）模拟，仅利用结合过程的始态和终态信息进行计算。此外，该方法允许受体和配体的模拟预先计算并在不同化合物间摊销，使得每个配体仅需进行一次复合物模拟。
关键发现
- 在主客体基准测试中，DBFE 的表现
2. A Multi-Label Temporal Convolutional Framework for Transcription Factor Binding Characterization
📄 arXiv Paper | Date:
2026-03-12| Category:q-bio.GN
Authors: Pietro Demurtas, Ferdinando Zanchetta, Giovanni Perini et al.
AI Research Digest (科研解读)
3. High-throughput single-cell omics using semipermeable capsules.
📄 PubMed Article | Date:
2025 Dec 18| Category:Science (New York, N.Y.)
Authors: Baronas D, Norvaisis S, Zvirblyte J et al.
AI Research Digest (科研解读)
4. Taurochenodeoxycholic acid alleviates obesity-induced endothelial dysfunction.
📄 PubMed Article | Date:
2026 Mar 9| Category:European heart journal
Authors: Lu H, Wu Z, Wan M et al.
AI Research Digest (科研解读)
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