arXiv · Machine Learning· Jae Won Choi, Ryoonki Hong, Alan Liang, Manjula Adiveppa Wader, Bingsong Zeng, Peiyang Tang, Longwei Liu, Ruishan Liu·· 9 小时前AI 评分35
PIT-GCL：基于拓扑图对比学习的蛋白质相互作用预测方法
PIT-GCL: Protein Interaction using Topological Graph Contrastive Learning
AI 导读
PIT-GCL提出双塔结构感知框架，融合蛋白质序列、Cα点云与全局持久同调描述符预测蛋白质结合。在PPIRef、STAG和PPB-Affinity三项基准测试中，它在一般PPI任务上优于代表性基线，且是在PPB-Affinity上唯一高于随机水平的方法；在TCR-pMHC固定决策阈值下领先，但排名低于专用序列模型。蛋白质表示可独立预计算并在候选配对间复用，便于大规模筛选。
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