🧬 计算生物¶
📷 CVPR2025 · 5 篇论文解读
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- DiffVsgg: Diffusion-Driven Online Video Scene Graph Generation
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提出 DiffVsgg 将视频场景图生成（VSGG）建模为沿时间轴的迭代去噪问题——用共享特征嵌入统一目标分类、框回归和关系预测三个任务，通过潜在扩散模型做空间推理+用前帧预测作条件做时序推理，首次实现在线VSGG且在 Action Genome 三个评估协议上全面 SOTA，R@10 超越 DSG-DETR 3.3 个点。
- Multimodal Protein Language Models for Enzyme Kinetic Parameters: From Substrate Recognition to Conformational Adaptation
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提出 ERBA 适配器，将酶动力学预测建模为"底物识别→构象适应"的分阶段条件化过程，通过 MRCA 注入底物语义、G-MoE 融合活性位点3D几何、ESDA 保持 PLM 先验，在 kcat/Km/Ki 三个动力学端点上一致超越现有方法。
- SHREC: A Spectral Embedding-Based Approach for Ab-Initio Reconstruction of Helical Molecules
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提出 SHREC 算法，利用图拉普拉斯算子的谱嵌入技术，从冷冻电镜二维投影图像中直接恢复螺旋分子的投影角度，无需预知螺旋对称参数（rise/twist），仅需已知轴对称群 \(C_n\)，在多个公开数据集上实现了接近原子分辨率的从头螺旋结构重建。
- Synthetic Visual Genome
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提出SVG（Synthetic Visual Genome）数据引擎，通过GPT-4在已有人工标注基础上补全缺失关系（Stage 1）和Robin自蒸馏+GPT-4编辑（Stage 2/SG-Edit）两阶段管道，生成146K图像、2.6M物体、5.6M关系的密集场景图数据集，训练的Robin-3B模型仅用<3M实例即超越300M实例训练的同尺寸模型，在指代表达理解上达到88.9的SOTA。
- Towards Spatio-Temporal World Scene Graph Generation from Monocular Videos
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本文提出 World Scene Graph Generation (WSGG) 任务和 ActionGenome4D 数据集，将视频场景图从以帧为中心的 2D 表示升级为以世界为中心的 4D 表示，要求模型对所有物体（包括被遮挡或离开视野的不可见物体）在世界坐标系中进行 3D 定位和关系预测，并提出三种互补方法（PWG/MWAE/4DST）探索不同的不可见物体推理归纳偏置。