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DTi-pKa实现热力学一致的pKa预测
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AI 综述
2026年10月6日，bioRxiv发布预印本，研究人员提出DTi-pKa方法。该工作基于一个热力学恒等式，将宏观首次解离常数由质子化微观态布居与首次去质子化事件确定，从而消去去质子化系综，把计算复杂度降至O(n+E)。基于该恒等式构建的双头图神经网络DTi-pKa在四个外部基准（355个分子）上取得合并MAE 0.5665 pKa单位，其中169条无训练缓存匹配记录的MAE为0.6285，并可给出位点分辨的微观pKa与质子化态布居。
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最新进展10月6日 08:00
bioRxiv预印本提出DTi-pKa，355分子基准合并MAE 0.5665。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- bioRxiv 预印本DTi-pKa：基于首次解离聚合的热力学一致 pKa 预测方法
研究人员提出热力学恒等式，将宏观首次解离常数由质子化微观态布居与首次去质子化事件确定，从而消去去质子化系综，把计算复杂度降至 O(n+E)。基于该恒等式构建的双头图神经网络 DTi-pKa 在四个外部基准（355 个分子）上取得合并 MAE 0.5665 pKa 单位，其中 169 条无训练缓存匹配记录的 MAE 为 0.6285，并可给出位点分辨的微观 pKa 与质子化态布居。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。