BL-Lac149597870
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1 week ago 同学你好，可以先参考一下我们的benchmark中id=0和81的结果，其中保留了完整的生成结果细节，下载地址：https://zenodo.org/records/8419944。KGDiff在某些蛋白(outliers)上可能会表现较差一些~
Open IXintifox opened 3 weeks ago
BL-Lac149597870
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1 week ago 同学你好，可以先参考一下我们的benchmark中id=0和81的结果，其中保留了完整的生成结果细节，下载地址：https://zenodo.org/records/8419944。KGDiff在某些蛋白(outliers)上可能会表现较差一些~
作者您好，首先感谢您能提供工作源码。但我在测试时遇到一些问题，如直接使用您提供的训练好的joint模型pt文件采样，并使用evaluate_diffusion.py 进行评估时，生成的分子均无法通过测试，有效性为0。 在我的测试中，采样模型参数采用您Readme.md中的参数或默认参数，如type_grad设置为100 or 0，pos_grad设置为25 or 0，蛋白id=0 or 81，我对两种参数分别采样了500个分子，在评估模块的
reconstruct_from_generated功能中，所有1000个分子均会出现失败的问题，具体应该是报错于分子标准化部分：Chem.SanitizeMol(rd_mol, Chem.SANITIZE_ALL ^ Chem.SANITIZE_KEKULIZE)请问您是否会出现这个问题？我应该如何解决这个问题？是否我应该测试更多的蛋白？