英文：Biomolecular Representation Learning 分类：science
学习分子、蛋白质、RNA 等生物分子的统一向量表示，让下游预测（性质、功能、相互作用）共享强大特征。表示学习是"序列/结构→语义"的桥梁，是科学基础模型的核心机制。
方法包括：序列模型（掩码语言建模）、图神经网络（分子图、结构图）、几何学习（3D 坐标等变）、多模态对齐（序列-结构-文本，如 MolT5、ProtST）；评测用下游任务（性质预测、检索、生成）与表示质量（聚类、线性探测）。
用于分子性质预测、蛋白功能注释、药物-靶点互作与跨模态科学检索；表示一经预训练，可低成本适配大量下游任务，是 AI 制药/材料平台的基础。
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