Structural Interpretations of Protein Language Model Representations via Differentiable Graph Partitioning

Cette recherche propose un cadre pour interpréter les représentations des modèles de langage de protéines en les projetant sur des graphes de contact protéiques et en appliquant SoftBlobGIN, un Réseau d'Isomorphisme de Graphes. Cette méthode effectue un passage de messages sensible à la structure pour apprendre des sous-structures fonctionnelles, atteignant 92,8% de précision dans la classification des enzymes et fournissant des explications structurelles auditables.