机器学习辅助的结合口袋重新设计，用于开发高灵敏度 5-HT 传感器
本文使用机器学习方法重新设计了分子的结合口袋，以提高其对目标分子的敏感性。首先，在结构相似的分子上建立了机器学习管道，然后选择了iAChSnFR作为起始支架进行改进。通过多级流水线迭代改进，最终得到了对5-HT结合敏感的传感器。其中，使用了Rosetta进行计算绑定口袋重新设计，并在机器学习的指导下进行SSM迭代。
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