本研究提出了一种结合蛋白质静态结构数据与分子动力学轨迹中动态关联的新型图表示方法，显著提升了蛋白质行为建模的丰富性。该融合框架通过构建异构图并利用关系图神经网络，在原子适应性预测、结合位点检测和结合亲和力预测等任务中均优于单一结构或动态方法。这项工作为结构生物学和药物发现领域的下游学习任务提供了新的建模方向，发表于2025年06月15日。

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