为什么需要 UniIF？
分子逆折叠的核心挑战在于设计能够准确预测分子结构的算法。然而，传统方法往往针对小分子或大分子分别开发模型，导致研究成本高且重复工作严重。UniIF 的使命是通过统一框架，解决以下问题：
- 单位差异：大分子以氨基酸或核苷酸为单位，而小分子以原子为单位。
- 几何特征提取：如何统一处理分子的三维结构特性。
- 系统规模：在大分子系统中，长程依赖关系难以建模。
UniIF 的创新之处
数据层面的统一： UniIF 引入了基于“块图（Block Graph）”的数据表示方法，将分子中的原子、氨基酸和核苷酸视为统一的“块”，实现了多类型分子的高效处理。
模型层面的统一： 使用几何块注意力网络（Geometric Block Attention Network）捕捉所有分子间的三维相互作用，包括全局虚拟块和长程依赖模块。
多任务表现优越： 在蛋白质设计、RNA 设计和材料设计的综合评测中，UniIF 均超越了当前最先进的方法，展示了其强大的适应性。
研究亮点
该研究已被 NeurIPS 2024 接收，为分子逆折叠提供了一种通用、精准的解决方案。 实验显示 UniIF 的综合性能优于现有方法，尤其在 RNA 和蛋白质的设计任务中表现卓越。
