局部坐标系旋转注意力用于抗体表位预测
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局部坐标系旋转注意力用于抗体表位预测
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AI 综述
Chuanliu Fan 等作者提出 Local-Frame Rotary Attention（LFRA），把残基间位移表示在骨架定义的局部坐标系中，并直接注入旋转注意力，用于抗体特异性表位预测。作者称，该方法在保持连续方向几何的同时，对独立的 SE(3) 变换不变。 作者指出，现有方法多依赖蛋白质语言模型嵌入，并借助图、表面或点云编码器注入结构，注意力内部的位置机制仍基本绑定一维序列顺序。代码与数据集已公开。
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最新进展11月6日 13:00
Local-Frame Rotary Attention：用折叠残基几何做注意力位置机制，实现抗体特异性表位预测报道时间线
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11月6日
- arXiv cs.AILocal-Frame Rotary Attention：用折叠残基几何做注意力位置机制，实现抗体特异性表位预测
研究者提出 Local-Frame Rotary Attention（LFRA），将残基间位移表示在骨架定义的局部坐标系中并直接注入旋转注意力，在保持连续方向几何的同时对独立 SE(3) 变换不变，用于抗体特异性表位预测。现有方法多依赖 PLM 嵌入并借助图、表面或点云编码器注入结构，注意力内部的位置机制仍基本绑定一维序列顺序。代码与数据集已公开。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。