RESEARCHarXiv CS.LG·vor 28T
Structural Interpretations of Protein Language Model Representations via Differentiable Graph Partitioning
Diese Forschung schlägt einen Rahmen vor, um Repräsentationen von Protein-Sprachmodellen zu interpretieren, indem sie auf Proteinkontaktgraphen projiziert und SoftBlobGIN, ein Graphen-Isomorphismus-Netzwerk, angewendet wird. Diese Methode führt eine strukturbewusste Nachrichtenübertragung durch, um funktionale Unterstrukturen zu lernen, erreicht eine Genauigkeit von 92,8% bei der Enzymklassifizierung und liefert nachvollziehbare strukturelle Erklärungen.
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