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摘要： 抗体、DNA 和酶虽然都属于蛋白质，但它们在结构、功能以及研究目的等方面存在差异，因此需要设计不同的算法来进行预测，以下是具体原因： 结构特点不同 抗体 ：由两条重链和两条轻链组成，形成 “Y” 字形结构，其可变区存在互补决定区（CDR），这是决定抗体特异性的关键区域，CDR 的构象多样性使得抗体能 阅读全文

摘要： It appears you're encountering challenges with the align_linear function, particularly regarding its ability to maintain the semantic integrity of emb 阅读全文

摘要： Great question. In the context of the image titled "Antibody Sequence Optimisation", the "Antibody-Antigen Docking" step is not primarily about scorin 阅读全文

摘要： EGNN（Equivariant Graph Neural Networks）和GVP（Geometric Vector Perceptrons）都是图神经网络（GNN）的扩展，用于处理图结构数据中的几何信息。以下是它们之间的区别： 定义与原理 EGNN：EGNN同样是基于GNN的扩展，通过引入坐标 阅读全文

摘要： 在机器学习中，“end to end”（端到端）和“sequence to sequence”（序列到序列）是两个不同的概念，它们在应用范围、模型架构和处理问题的方式上都有显著区别： 1. 定义 End to end（端到端） 这是一种机器学习的建模方式。在这种方式下，模型直接从输入数据映射到输出结 阅读全文

摘要： Chothia编码和IMGT编码都是用于抗体结构研究中的编号系统，但它们在定义和应用上有一些区别： Chothia编码 定义：Chothia编码是基于抗体结构环的位置来定义的编号系统，主要用于抗体的重链和轻链。它通过分析抗体结构中的环区域来确定编号，这些环区域对应于抗体的互补决定区（CDR）。 特点 阅读全文

摘要： FoldX 和 ddG predictor 是两种不同的计算工具，它们在功能、应用场景和计算方法上有一些区别： FoldX 功能：FoldX 是一个用于预测蛋白质稳定性和蛋白质-蛋白质相互作用亲和力的计算工具。它可以评估蛋白质结构的稳定性和蛋白质复合物的结合自由能。 应用场景：在抗体设计中，Fold 阅读全文

摘要： LayerNorm和BatchNorm的归一化方式有以下主要区别： 归一化的维度不同： BatchNorm是在批次维度上进行归一化，即对每个特征维度上的所有样本进行归一化。例如，在一个包含多个样本的批次中，BatchNorm会计算每个特征在所有样本上的均值和方差，然后用这些值对每个样本的该特征进行归 阅读全文

摘要： 请告诉我DockQ 是怎样得指标 DockQ是一个用于评估蛋白质-蛋白质对接模型质量的连续评分指标，取值范围在0到1之间。它综合了三个指标：Fnat、LRMS和iRMS，来计算一个综合评分，具体计算方式如下： Fnat：表示预测复合物中保留的原生界面接触的比例。原生界面接触是指在原生复合物结构中，两 阅读全文

摘要： 在Transformer模型中，除了CLS标记外，还有许多其他的特殊标记（special tokens），这些标记用于帮助模型理解输入序列的结构和任务要求。以下是一些常见的特殊标记及其用途： 1. BOS (Beginning of Sentence) 用途：表示句子的开始，常用于生成任务（如GPT 阅读全文