Symmetries Group project.md

Working project for the MLJC Symmetries Group

Collection of application papers on protein design with geometric deep learning

1. Antibody-antigen Docking and Design via Hierarchical Equivariant Refinement
2. ITERATIVE REFINEMENT GRAPH NEURAL NETWORK FOR ANTIBODY SEQUENCE-STRUCTURE CO-DESIGN
3. PROTEIN SEQUENCE AND STRUCTURE CO-DESIGN WITH EQUIVARIANT TRANSLATION

Questi esempi sono di due gruppi di lavoro tra i più avanti da un punto di vista di metodi di analisi con applicazione in biologia. Ques'ultimo link è del maggior gruppo al mondo per lo studio delle strutture delle proteine: Top-down design of protein architectures with reinforcement learning

Collection of methodology papers

Some papers on modeling in Topological Deep Learning (in our case we need something like that as there's not a specific geometric structure in point clouds of this kind), i.e. permutation invariant methods:

• Architectures of Topological Deep Learning: A Survey on Topological Neural Networks, Papillon et al. 2023

Libraries and Software

• Torch Protein (based on PyTorch)

Volevamo sfruttare un approccio contrastivo nella generazione della sequenza per sfruttare il fatto di generare loops da sx verso dx e viceversa da dx verso sx