待验证50% 置信事实精确时间
骨架分割（scaffold split）依据分子的Murcko骨架进行分组，确保训练集和测试集分子具有不同骨架类型，是分子机器学习中严格的泛化性评估协议。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/22
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证骨架切分依据Bemis-Murcko骨架将分子分组，确保同一骨架的所有分子只出现在训练集或测试集一侧，以模拟对陌生化学骨架的预测能力80% 相似待验证处理分子任务时应使用骨架切分（Scaffold Split）而非随机切分，否则模型会因数据泄露导致效果虚高69% 相似待验证可设计性是生成式蛋白质设计中的常用评估标准：将生成的骨架输入独立的序列设计模型（如ProteinMPNN），再用结构预测工具（如ESMFold或AlphaFold）重新折叠预测序列，若预测结构与原骨架高度一致（通常以scRMSD阈值判定），则认为该骨架可设计。63% 相似待验证联合建模能让序列与结构之间的多模态关联在模型内部被端到端捕捉，而非拆分到不同训练阶段61% 相似待验证MolCLR通过对分子图施加不同数据增强来构造正负样本对，Grover和GraphMAE采用掩码预训练策略学习分子表征60% 相似
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