分子表示学习在AI辅助药物发现研究中起着至关重要的作用。在传统药物研发中，常用的分子对接模型需要进行大量的构型采样与优化，并筛选出较为稳定的结构。这类策略效率较低，难以应用于高通量的蛋白质对接任务。本文介绍的基于分子表面黎曼流形的深度学习表示方法(HarmonicMolecularRepresentation,HMR)实现了更准确、高效的蛋白质对接模型开发。HMR用二维黎曼流形建模分子表面，结合调合分析技术与神经网络实现流形上几何、化学信号的多尺度传播和两个蛋白质表面之间的匹配度比较，进而利用「蛋白质拼图」的逻辑实现蛋白质分子刚性对接(rigidproteindocking)。实验表明，基于H
