FragDockRL: A Reinforcement Learning Method for Fragment-Based Ligand Design via Building Block Assembly and Tethered Docking
본 논문은 특정 단백질 표적에 대해 합성적으로 제한된 화학 공간을 효율적으로 탐색하고 고득점이며 구조적으로 다양한 리간드 후보를 우선순위화하기 위해 빌딩 블록 조립과 고정형 도킹을 결합한 강화 학습 프레임워크인 FragDockRL 을 소개합니다.