arXiv ID:
2606.25006
arXiv 提交日期: 2026-06-23
可扩展的肽设计:基于内存高效的等变Transformer / Scalable Peptide Design via Memory-Efficient Equivariant Transformer
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为MEET的内存高效等变神经网络模型,能够在生成与特定靶点结合的肽分子时,同时考虑完整的三维原子结构和化学连接信息,并通过改进注意力机制大幅降低内存消耗,从而支持更大规模的分子设计任务,提升了生成肽的结合能力、物理合理性和多样性。