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用图神经网络预测跨膜蛋白拓扑
论文提出用图神经网络 SchNet 从 3D 结构推断蛋白质拓扑结构，训练数据与 DeepTMHMM 相同并采用五折交叉验证。与仅使用序列或 α-碳特征的传统方法不同，该模型使用全部原子级嵌入，且未使用任何预训练权重。结果显示 GNN 在拓扑预测上具有很大潜力。
arXiv cs.AI35 天前
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论文提出用图神经网络 SchNet 从 3D 结构推断蛋白质拓扑结构，训练数据与 DeepTMHMM 相同并采用五折交叉验证。与仅使用序列或 α-碳特征的传统方法不同，该模型使用全部原子级嵌入，且未使用任何预训练权重。结果显示 GNN 在拓扑预测上具有很大潜力。