RAPID-Net là một thuật toán dự đoán túi liên kết dựa trên học sâu, cung cấp các dự đoán túi liên kết và tính năng chính xác với sự tích hợp liền mạch vào các quy trình ghép nối. Trên chuẩn PoseBusters, AutoDock Vina dựa trên RAPID-Net đạt 54,9% tư thế Top-1 đáp ứng các tiêu chí về độ hợp lý hóa học RMSD < 2 Å và PoseBusters, vượt trội hơn DiffBindFR (49,1%). Ngay cả trên lát cắt thời gian đầy thách thức nhất của PoseBusters để đánh giá khả năng khái quát hóa (các cấu trúc được gửi sau ngày 30 tháng 9 năm 2021), AutoDock Vina dựa trên RAPID-Net đạt hiệu suất 53,1%, chứng minh rằng xếp hạng tư thế là nút thắt chính đối với độ chính xác hơn là lấy mẫu. Nó phù hợp cho sàng lọc ảo quy mô lớn do suy luận nhẹ, khả năng mở rộng và độ chính xác cạnh tranh, đồng thời vượt trội hơn các công cụ dự đoán túi khác như PUResNet và Kalasanty. Nó chứng minh tiềm năng đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc thông qua hiệu suất trên các mục tiêu có liên quan đến dược lý, đồng thời mang đến những cơ hội mới cho việc thiết kế chất ức chế dị lập thể bằng cách xác định chính xác các vị trí chức năng từ xa. Đối với RNA polymerase phụ thuộc RNA của SARS-CoV-2, trong khi các yếu tố dự đoán hiện tại chủ yếu chỉ chú thích túi trung thực và bỏ qua khoang thứ cấp, RAPID-Net đã khám phá ra một tập hợp rộng hơn các túi liên kết tiềm năng.
