Toward a Transferable Representation of Protein Dynamics for Functional Prediction and Mechanistic Discovery
Questo articolo introduce la Topology Invariant Dynamic Graph Network (TIDGN), un framework di deep learning che codifica la dinamica conformazionale delle proteine in una "firma del movimento proteico" trasferibile per ottenere una previsione funzionale ad alta accuratezza e approfondimenti meccanicistici attraverso diverse famiglie proteiche, superando i baseline esistenti anche in valutazioni su sequenze disgiunte.