Patrick Barth

该研究提出 AlloPool——一个基于图神经网络、通过时间注意力与迭代边池化从平衡与非平衡分子动力学轨迹中学习最小化、随时间演化的残基相互作用网络的框架，在 Pin1、GAIN 机械感受域、D2 与 β1 肾上腺素受体、SdrG 黏附素、PDZ3 及 Engrailed 同源域等体系中以亚埃级 RMSD 重建轨迹，并据此映射别构通路、预测配体药理学、力学加载状态与突变效应。

该研究提出 AlloPool——一个基于图神经网络、通过时间注意力与迭代边池化从平衡与非平衡分子动力学轨迹中学习最小化、随时间演化的残基相互作用网络的框架，在 Pin1、GAIN 机械感受域、D2 与 β1 肾上腺素受体、SdrG 黏附素、PDZ3 及 Engrailed 同源域等体系中以亚埃级 RMSD 重建轨迹，并据此映射别构通路、预测配体药理学、力学加载状态与突变效应。