高结构恢复
该模型通过学习概率序列空间，在保持高结构恢复的同时显著提升序列多样性，解决了序列-结构关系模糊性问题。
Xinyi, Zhou · Chen, Yingcong · Ann Heng, Pheng
Bioinformatics 2025
模型学习概率序列空间，从同一结构可以采样出多条不同序列，不再局限于单一固定序列表示。
利用AlphaFold2等结构预测结果作为训练指导，确保从概率空间中采样的序列仍然可靠地折叠成目标结构。
模型设计目标是保持相似结构而非恢复原序列，因此适用于序列一致性低但结构功能相近的远端同源蛋白。