CGBack引入了一种结合去噪扩散概率模型与图神经网络的新方法，旨在从粗粒化蛋白质模型中精确重建全原子分子结构，有效解决了多尺度生物分子建模中的挑战。该框架通过迭代优化流程系统性地纠正几何误差，并在处理大型复杂生物分子凝聚体方面展现出卓越的性能和线性扩展能力，显著提升了生物分子模拟的效率与准确性。发表于 2025年06月09日。

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