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引入了呆板学习方法，通过少量的数据学习。只使用原子坐标作为输入。 推测RNA三维布局比推测卵白质布局更困难。 计划了一个原子旋转等变评分器ARES，由每个原子的三维坐标和化学元素范例（输入）指定，ARES推测模子与未知真实布局的均根方差RMSD。ARES是一个深度神经网络，直接从3D原子布局中学习，本质上实用于任何分子。 ARES的初始层网络局部信息，而别的层网络全部原子之间的信息。这种组合答应ARES推测全局属性，同时捕捉局部布局主题和原子间相互作用的细节。 过程： 训练：ARES将每个原子的元素范例和三维坐标指定的布局模子作为输入。原子特性根据附近原子的特性反复更新。这个过程产生了一组编码每个原子环境的特性。然后将每个特性在全部原子上取匀称值，并
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发表于 2026-2-10 16:53:05