연구진이 분자 앙상블을 코딩하는 새로운 모델 'EnsembleEGNN'을 개발했어요. 이 모델은 각 구조체를 EGNN 레이어로 인코딩한 뒤 Set Attention Block으로 결합하는 방식으로 작동해요.
EnsembleEGNN은 CREMP 데이터셋으로 사전 훈련되었으며, 사전 훈련 없이 학습 시 성능이 매우 낮지만, 사전 훈련 후에는 기존 BERT 모델을 능가하는 성능을 보여줬어요.
EnsembleEGNN과 BERT를 결합한 하이브리드 모델은 예측 성능을 더욱 향상시켜, 고리 펩타이드 특성 예측에 앙상블 코딩이 효과적임을 입증했어요.