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Protein-TetSphere：蛋白质体积几何表示
现有蛋白质几何模型多依赖表面局部特征，未显式建模表面下的体积结构。论文提出Protein-TetSphere，将每条蛋白链四面体化并配准到统一拓扑参考，在拉普拉斯基下建立一致的残基级体积坐标。在配体结合口袋分类、蛋白互作界面预测和从头设计任务上均取得提升，粘合剂设计成功率显著提高。
arXiv cs.AI33 天前
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现有蛋白质几何模型多依赖表面局部特征，未显式建模表面下的体积结构。论文提出Protein-TetSphere，将每条蛋白链四面体化并配准到统一拓扑参考，在拉普拉斯基下建立一致的残基级体积坐标。在配体结合口袋分类、蛋白互作界面预测和从头设计任务上均取得提升，粘合剂设计成功率显著提高。
该论文对九种代表性类增量学习（CIL）方法在五种蛋白质编码器（序列、结构及序列-结构）和两个酶功能数据集上进行了受控基准测试，编码器保持冻结。结果显示没有方法能可靠跨编码器迁移，失败源于梯度稳定性信号弱、嵌入几何异质性大以及协方差假设容量不匹配。作者认为表示本身应被视为持续学习设计的核心组件，而非…