该研究利用可训练子网络分析蛋白质语言模型（如ESM-2）内部的结构知识组织方式。研究发现模型中存在模块化结构，不同结构类别（如α-螺旋或CATH分类）对应着模型参数的特定子集。这些子网络可以有效地揭示蛋白质结构信息在模型中的编码方式，对蛋白质结构预测具有重要意义。发表于 2025年06月02日

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