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关于transformer 学习、torch_geometric
是 PyTorch 中的一个模块,用于构建 Transformer 模型中的编码器。这些组件组成了 Transformer 编码器的基本结构,并且可以通过简单的复制来构建深度更高、参数量更大的编码器。此外,PyTorch还提供了许多其他的图神经网络模型实现,例如GCN、GAT等,也都有详细的官方文档。以上这些模型都是基于PyTorch Geometric库实现的图神经网络模型,如果想要深入学习相关

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特征选择(筛选特征)
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flex_ddg 中ddg_backrub.xml 学习
"Int_ddG_mover" 是 InterfaceDdGMover 类型的 mover,用于计算蛋白质蛋白质接口上进行的突变引起的 ddG(自由能变化)值,即突变后蛋白质相互作用的变化。在 Rosetta 软件套件中,"repack" 是一个常用的术语,用于描述对蛋白质的侧链进行重新打包的操作。最后一个mover操作是在BackrubProtocol中定义的,该协议定义了一系列的backrub

dataframe在行数据后面追加数据(concat)
dataframe 数据合并(concat函数) 10月31日追加 iloc[0]、loc[:,' ']

concatenation的意思
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