RESEARCHarXiv CS.LG·hace 28d
Structural Interpretations of Protein Language Model Representations via Differentiable Graph Partitioning
Esta investigación propone un marco para interpretar representaciones de modelos de lenguaje de proteínas, proyectándolas en grafos de contacto proteicos y aplicando SoftBlobGIN, una Red de Isomorfismo de Grafos. Este método realiza un paso de mensajes consciente de la estructura para aprender subestructuras funcionales, logrando un 92,8% de precisión en la clasificación de enzimas y proporcionando explicaciones estructurales auditables.
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