아미노산 변이의 효소 열역학적 안정성 예측은 단백질 공학 및 약물 설계에 중요하다. DGTN(Diffused Graph-Transformer Network)은 구조적 사전 지식에 대한 그래프 신경망(GNN) 가중치와 변압기 어텐션을 확산 메커니즘을 통해 공동 학습하는 새로운 아키텍처이다. GNN에서 파생된 구조적 임베딩은 학습 가능한 확산 커널을 통해 변압기 어텐션을 안내하고, 변압기 표현은 어텐션 조절 그래프 업데이트를 통해 GNN 메시지 전달을 개선하는 양방향 확산 과정을 사용한다. DGTN은 ProTherm 및 SKEMPI 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했으며, 기존 최고 성능보다 6.2% 향상되었다.
