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arXiv预印本提出STAMP拓扑感知分子语言用于片段级学习与结构编辑
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事件综述
2026年10月13日，一篇arXiv预印本报道了一项名为STAMP的拓扑感知分子语言方法。该方法分别编码motif身份、连接位点与树拓扑，将片段级表示学习与结构编辑相结合。在30个靶点中的23个上，STAMP的活性悬崖预测误差低于匹配的SMILES编码器；在23项基准目标中的15项上，其骨架保持优化在六种对比方法中表现最佳；分子编辑等任务相较纯SMILES方法提升9至56个百分点。
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最新进展10月13日 20:00
STAMP在活性悬崖预测、骨架保持优化与分子编辑等多项基准上优于纯SMILES编码器。报道时间线
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10月13日
- AI × 生物医药STAMP：面向片段级学习与编辑的拓扑感知分子语言
STAMP 是一种拓扑感知分子语言，分别编码 motif 身份、连接位点与树拓扑，将片段级表示学习与结构编辑结合。在 30 个靶点中的 23 个上，STAMP 活性悬崖预测误差低于匹配 SMILES 编码器；在 23 项基准目标中 15 项上骨架保持优化居六种方法之首，分子编辑等任务较纯 SMILES 提升 9–56 个百分点。
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