CliffRank：一种用于活性悬崖排名预测的双分支框架

arXiv cs.LG 论文
activity-cliff-prediction dual-branch-framework ranking-prediction ppc-loss antimicrobial-peptides small-molecules machine-learning

摘要

CliffRank是一种双分支框架，结合绝对活性回归与成对偏好一致性损失，用于活性悬崖排名预测，在抗菌肽和小分子数据集上取得了顶级性能。

arXiv:2609.01673v1 公告类型：新 摘要：活性悬崖排名仍然困难，因为局部结构变化可能导致巨大的活性差异，而解决潜在机制的高质量数据仍然有限。为了更有效地使用可用的活性标签，我们将绝对活性回归与排名一致性学习相结合。CliffRank使用均方误差、阈值化列表损失和成对偏好一致性（PPC）训练两个并行预测器，PPC在偏好概率空间中对齐相对顺序。在三个抗菌肽数据集上，使用ESM2-t12的CliffRank达到了最高的平均斯皮尔曼相关性0.5393和平均Recall@50为21.4，尽管领先方法因数据集而异。在三个小分子数据集上，使用PNA的CliffRank（其中PPC在120个轮次后激活）达到了最高的平均斯皮尔曼相关性0.6890，而其平均Recall@50为30.4与ACANet-PNA相匹配。PPC结果也定义了其实际限制。非对称初始化改进了MolCLR-GIN的平均值，但并未改进每个目标。对于没有预训练权重的PNA，延迟PPC改进了选定的指标，但没有一种调度能同时最好地适用于平均斯皮尔曼相关性和平均Recall@50。未来工作应评估更多目标和抗菌肽系统，开发自适应PPC调度，并在可用时结合蛋白质或膜上下文。
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缓存时间: 2026/09/03 06:08 

# CliffRank：一种用于活性悬崖排序预测的双分支框架
来源：https://arxiv.org/abs/2609.01673
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> 摘要：活性悬崖排序依然困难，因为局部结构变化可能导致巨大的活性差异，而揭示其潜在机制的高质量数据仍然有限。为了更有效地利用现有的活性标签，我们将绝对活性回归与排序一致性学习相结合。CliffRank通过均方误差、阈值化列表损失和成对偏好一致性（PPC）训练两个并行预测器，PPC在偏好概率空间中对齐相对排序。在三个抗菌肽数据集上，使用ESM2-t12的CliffRank取得了最高的平均斯皮尔曼相关系数0.5393和平均召回率@50为21.4，尽管最佳方法因数据集而异。在三个小分子数据集上，使用PNA（其中PPC在120个周期后激活）的CliffRank取得了最高的平均斯皮尔曼相关系数0.6890，而其平均召回率@50为30.4，与ACANet-PNA持平。PPC结果也定义了其实际局限性。非对称初始化提高了MolCLR-GIN的平均值，但并未改善每个目标。对于没有预训练权重的PNA，延迟PPC改善了选定指标，但没有一个调度方案能同时优化平均斯皮尔曼相关系数和平均召回率@50。未来的工作应评估更多的目标和抗菌肽系统，开发自适应PPC调度方案，并在可能时整合蛋白质或膜的上下文信息。

## 提交历史
来自：冯峰峰 \[查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/d61d4d95/2609.01673)\] **\[v1\]** 2026年9月1日 星期二 07:57:56 UTC \(620 KB\)

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