Buchumschlag

Modeling All-Atom Glycan Structures via Hierarchical Message Passing and Multi-Scale Pre-training

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xu, Minghao, Song, Jiaze, Wu, Keming, Zhou, Xiangxin, Cui, Bin, Zhang, Wentao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

GlycanML: A Multi-Task and Multi-Structure Benchmark for Glycan Machine Learning
von: Xu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Higher-Order Message Passing for Glycan Representation Learning
von: Joeres, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vehicle-centric Perception via Multimodal Structured Pre-training
von: Wu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An All-Atom Generative Model for Designing Protein Complexes
von: Chen, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Message-Passing Policies for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Marzi, Tommaso, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Scale Harmonic Encoding for Feature-Wise Graph Message Passing
von: Li, Longlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Next Level Message-Passing with Hierarchical Support Graphs
von: Vonessen, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Free Structural-Diversity Message Passing for Graph Neural Networks
von: Kong, Mingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scale-aware Message Passing For Graph Node Classification
von: Jiang, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Demystifying Topological Message-Passing with Relational Structures: A Case Study on Oversquashing in Simplicial Message-Passing
von: Taha, Diaaeldin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spectral Estimators for Structured Generalized Linear Models via Approximate Message Passing
von: Zhang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large Language Models are Superpositions of All Characters: Attaining Arbitrary Role-play via Self-Alignment
von: Lu, Keming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Bayesian Message Passing under Structural Uncertainty
von: Choi, Yoonhyuk, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Physical Simulation with Message Passing Transformer
von: Xu, Zeyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large-Scale Bayesian Tensor Reconstruction: An Approximate Message Passing Solution
von: Cheng, Bingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed Conformal Prediction via Message Passing
von: Wen, Haifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

All Against Some: Efficient Integration of Large Language Models for Message Passing in Graph Neural Networks
von: Jaiswal, Ajay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterophily-informed Message Passing
von: Wang, Haishan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Designing Cyclic Peptides via Harmonic SDE with Atom-Bond Modeling
von: Zhou, Xiangxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixed Regression via Approximate Message Passing
von: Tan, Nelvin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multigraph Message Passing with Bi-Directional Multi-Edge Aggregations
von: Bilgi, H. Çağrı, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Message Passing Neural Networks with Diffusion Distance-guided Stress Majorization
von: Zheng, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integrating Protein Dynamics into Structure-Based Drug Design via Full-Atom Stochastic Flows
von: Zhou, Xiangxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Message-Passing to Linearized Graph Sequence Models
von: Mathys, Joël, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MLGIB: Multi-Label Graph Information Bottleneck for Expressive and Robust Message Passing
von: Wu, Chaokai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Unitary Message Passing
von: Qiu, Haiquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Higher-order Subgraph Attribution via Message Passing
von: Xiong, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AOT-POT: Adaptive Operator Transformation for Large-Scale PDE Pre-training
von: Lv, Qitan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Environment GLAMP: Approximate Message Passing for Transfer Learning with Applications to Lasso-based Estimators
von: Wang, Longlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Expressive Power of Temporal Message Passing
von: Wałęga, Przemysław Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Coarsening with Message-Passing Guarantees
von: Joly, Antonin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Dynamic Message Passing on Graphs
von: Sun, Junshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OSF: On Pre-training and Scaling of Sleep Foundation Models
von: Shuai, Zitao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Parallelization of Message Passing Neural Network Potentials for Large-scale Molecular Dynamics
von: Xia, Junfan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Canonicalization: How Tensorial Messages Improve Equivariant Message Passing
von: Lippmann, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Low Stein Discrepancy via Message-Passing Monte Carlo
von: Kirk, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Universality of Non-Separable Approximate Message Passing Algorithms
von: Lovig, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

No More Adam: Learning Rate Scaling at Initialization is All You Need
von: Xu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Sheafification of Higher-Order Message Passing
von: Hume, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stabilizing Policy Gradients for Stochastic Differential Equations via Consistency with Perturbation Process
von: Zhou, Xiangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)