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HierDTA: Hierarchical Structure-Aware Representation Learning for Drug--Target Affinity Prediction

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arXiv:2610.27001v1 Announce Type: new Abstract: Drug--target affinity (DTA) prediction plays an important role in computer-aided drug discovery, where reliable computational models can help prioritize compound--protein pairs before experimental validation. A key challenge in DTA prediction is to effectively mine multi-level molecular information from drug structures while accurately modeling the binding-site environm

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Sujet: HierDTA: Hierarchical Structure-Aware Representation Learning for Drug--Target Affinity Prediction
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-21
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-21

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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