EvoGraph：融合进化语义与尾部感知图对比学习的PPI预测框架

EvoGraph 作者团队提出并公开了蛋白质–蛋白质相互作用预测框架 EvoGraph，将预训练蛋白质语言模型的进化语义与尾部感知图对比学习结合。作者称，在四个基准数据集上，EvoGraph 显著优于现有基线，尤其提升了对稀有尾部相互作用类型的识别，且不损害整体性能。 该方法针对多标签 PPI 预测中交互类型长尾分布导致稀有类别泛化差的问题：用多视图图神经网络编码器聚合类型特异的拓扑上下文，以尾部感知对比学习对少数类样本的潜空间做聚类正则化，防止其被头部类别淹没；特征经混合融合后以非对称损失优化。实现代码已在 GitHub 公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。