English(EN) Evolution-Aware MSA Reasoning for Subsampling via Factor Graphs

新的因子图方法优化蛋白质MSA序列采样

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-27 04:00

研究人员开发了AP-REASONER，一种用于蛋白质语言模型中多序列比对（MSA）序列采样的新型因子图方法。该方法将MSA序列采样视为一个优化问题，可以控制查询身份和多样性等进化信号。实验表明，AP-REASONER在结构敏感的下游任务上优于传统的序列采样启发式方法，能够可控地恢复蛋白质的替代构象。 AI

影响这项研究为蛋白质语言模型提供了更可控、更有效的数据准备方法，有望提高其在结构敏感任务中的准确性和能力。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zhangzhi Xiong, Minzhang Li, Haotian Yu, Sixian Shen, Kexin Zhang, Mingrui Li, Jie Zheng, Kewei Tu, Jingyi Yu · 2026-07-27 04:00

基于因子图的进化感知多序列比对子采样推理

arXiv:2607.22314v1 Announce Type: new Abstract: Multiple Sequence Alignments (MSAs) provide protein language models with explicit evolutionary context, but their large depth makes subsampling unavoidable under limited token budgets. Existing strategies, including random selection…

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