PoseBusters

内容与规模

PoseBusters 是 Python 包加基准集，用 RDKit 做键长、立体化学、空间冲突等物理合理性检查。基准集 V1 为 428 个 2021 年及以后释放的蛋白-配体复合物，V2 为 308 个；成功标准为口袋对齐配体 RMSD<2 Å [1]。

真值来源与是否盲测

真值为已发布晶体结构，按释放时间切出，属回顾式时间切分，不是前瞻盲测。

谁用它发布结果、运营方角色

论文（Buttenschoen 等，Chem. Sci. 2024，英国团队）比较 DeepDock、DiffDock、EquiBind、TankBind、Uni-Mol 与 AutoDock Vina、CCDC Gold：深度对接物理上常不合理，且无一在合理性或分布外泛化上超过经典工具 [1][3]。AlphaFold3 论文以其对比 Vina 等；二手转述 AF3 在 V1 约 76.4%（给定口袋信息 90.2%）[2]，未回源 ⚠️。

泄漏与缺陷

时间切分不等于相似度切分：训练集中相近口袋仍可能抬高成绩，后续的 Runs N' Poses、PLINDER、DockGen 即针对此问题；见 数据泄漏（训练-测试泄漏）。

来源

1. https://arxiv.org/abs/2308.05777 (2026-10-15)
2. https://www.deeporigin.com/blog/alphafold-3-exciting-advance-yet-unresolved-major-issues-remain (2026-10-15，二手)
3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10901501/ (2026-10-15)