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Un nouveau modèle, EnsembleEGNN, encode des ensembles conformationnels entiers pour améliorer la prédiction des propriétés de peptides cycliques.
Ce framework combine autoencodage masqué et apprentissage supervisé pour améliorer la généralisation des décodeurs neuronaux.