Chamaileon: Cross-Context Binder Design with Contextualized Modeling and Mixed Sampling

• 类型：arxiv
• 标识：2607.23518
• 链接：https://arxiv.org/abs/2607.23518
• 主分类：multimodal
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：Chamaileon is introduced, which unifies multi-target and multi-state binder design by formulating the problem as cross-context binding landscape modeling and effectively generates sequences adaptable to diverse conformational landscapes and multi-target requirements.
• OpenAlex ID：W7171494357
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.23518
• DOI：10.48550/arxiv.2607.23518
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.23518
• OpenAlex更新：2026-08-25
• 待LLM分类：否
• 标题中文：Chamaileon：基于上下文建模与混合采样的跨上下文结合子设计
• TLDR中文：本文提出 Chamaileon，通过将问题建模为跨上下文结合景观（cross-context binding landscape modeling），统一多目标与多态 binder 设计，有效生成可适配多样构象景观与多目标需求的序列。
• 成熟度：research
• 场景：protein binder design、generative modeling
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-28-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]