超越随机划分：在化学与生物学驱动的分布偏移下评估药物–靶标亲和力模型

基于摘要分析。研究考察药物–靶标亲和力（DTA）预测中，评估所采用的分布偏移是否会改变模型架构的优劣排序。其贡献是对化学结构、蛋白质靶标及二者同时变化的外推情境进行受控比较，检验单一划分下的模型选择能否适用于其他部署情境。 作者从 ChEMBL 与 BindingDB 整理了 718,800 个唯一药物–蛋白质配对，将 Morgan-fingerprint + protein-CNN 基线与 12 种受控架构进行比较；后者组合四种药物表征与三种 ESM-2 交互模式。摘要未给出各表征和交互模式的具体实现、训练损失及划分构造细节。 作者报告，在 scaffold OOD 与 fingerprint-cluster OOD 下，平均验证 RMSE 分别为 0.950 和 0.945；在 protein-cluster OOD 与 dual OOD 下，分别升至 1.299 和 1.321。两种化学偏移下的模型排名较一致（tau = 0.79），但 protein OOD 与 scaffold OOD 的排名一致性降至 tau = 0.39，dual OOD 与 scaffold OOD 则呈负向关系（tau = -0.55）。这些数值分别对应不同评估分布，不能视为同一测试条件下的直接性能比较；亲和力标签单位、变换及聚合细节尚未验证。 作者报告，留出评估、重复随机种子、考虑分组的 bootstrap 分析以及样本量匹配对照支持同一结论：架构选择依赖外推类型，而不只依赖平均误差或训练集规模。全文中的实验协议、消融及统计信息尚未验证，尤其需要核对分组规则、各划分样本量和排名不确定性。 平台推测（待验证）：可迁移到 EEG/BCI 的是评估原则，而非这些 DTA 架构本身。假设被试、会话或采集设备的变化也可能改变模型排名，可在同一 EEG 数据集上对固定候选模型分别进行被试内与跨被试评估，并以被试为单位估计排名不确定性。小样本、低信噪比和通道差异可能使排名更不稳定；原领域结果不构成 EEG 有效性证据，相关 EEG 工作尚未检索确认。