Chamaileon은 여러 목표와 상태에 적응하는 단백질 결합체 설계를 위한 새로운 프레임워크입니다. In-Context Complex Co-Design(I3CD) 훈련 방식을 통해 문맥 인지 시퀀스-구조 공동 모델링을 수행합니다. Mixture-of-Paths Sampling(MoPS) 전략을 사용하여 다양한 환경에서 단일 시퀀스를 최적화하고 고품질 데이터 부족 문제를 완화합니다.
기존 방식은 단일 목표, 단일 상태 가정하에 구현되어 여러 목표 또는 상태 상호 작용을 모델링하는 데 한계가 있었습니다. Chamaileon은 CROSS 벤치마크 평가에서 다양한 구조적 환경과 다중 목표 요구 사항에 적응할 수 있는 시퀀스를 생성하는 데 효과적임이 입증되었습니다.
Chamaileon의 코드와 모델은 GitHub에서 공개되어 연구자들의 활용을 돕고 있습니다.