Structural Interpretations of Protein Language Model Representations via Differentiable Graph Partitioning

Esta pesquisa propõe uma estrutura para interpretar representações de modelos de linguagem proteica, projetando-as em grafos de contato proteicos e aplicando SoftBlobGIN, uma Rede de Isomorfismo de Grafo. Este método realiza a passagem de mensagens ciente da estrutura para aprender subestruturas funcionais, alcançando 92,8% de precisão na classificação de enzimas e fornecendo explicações estruturais auditáveis.