是的，MPDF的預訓練策略可以有效應用於其他化合物分析任務，如虛擬篩選和活性預測。具體而言：
虛擬篩選：MPDF的預訓練策略通過對化合物的多模態特徵進行學習，能夠捕捉到化合物與生物靶標之間的複雜關係。這使得MPDF在虛擬篩選中能夠更準確地預測化合物的活性，從而提高篩選效率。
活性預測：MPDF的預訓練任務專注於化合物的活性預測，這一策略使得模型能夠學習到與生物活性相關的特徵。這樣的預訓練可以幫助模型在面對新的化合物時，快速適應並進行準確的活性預測。
跨領域應用：MPDF的預訓練策略不僅限於DEL數據集，還可以擴展到其他化合物數據集，如天然產物篩選或合成化合物的活性預測。這種靈活性使得MPDF在藥物發現的不同階段都能發揮作用。