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A comprehensive review of emerging approaches in machine learning for de novo PROTAC design
计算机科学
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作者
Yossra Gharbi,
Rocío Mercado
出处
期刊:Digital discovery
[The Royal Society of Chemistry]
日期:2024-01-01
卷期号:3 (11): 2158-2176
被引量:20
链接
rsc.org
chalmers.se
chalmers.se
doi.org
标识
DOI:10.1039/d4dd00177j
摘要
Machine learning (ML) accelerates PROTAC design by optimizing linkers and protein–ligase interactions, enabling selective protein degradation for therapeutic applications, particularly targeting previously undruggable proteins.
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