Probing and steering biology across Boltz-1s trunk-diffusion boundary
Di cosa parla
Un predittore di strutture simile ad AlphaFold3 è composto da una parte che elabora la sequenza e il contesto e da una parte che costruisce la struttura atomica finale. Analizzando le rappresentazioni residue per residue, gli autori mostrano che le informazioni sulla forma (per esempio eliche o coil) arrivano quasi inalterate alla parte finale, mentre l'informazione chimica degli amminoacidi si attenua; inoltre direzioni facilmente leggibili non sempre causano il cambiamento strutturale previsto quando vengono manipolate.
Cosa permette di osservare
Permette di esplorare se le caratteristiche che si riescono a estrarre dai segnali interni del modello corrispondono davvero a leve con cui guidarne le previsioni, e come il trattamento delle informazioni geometriche differisca da quello delle informazioni chimiche lungo la rete.
Dalla fonte
AlphaFold3-class structure predictors pair a representational trunk, which processes sequence and context, with a diffusion module, which generates atomic coordinates. How biological information changes as it crosses this architectural boundary remains poorly understood. We analyze per-residue activations from the Pairformer trunk and diffusion module of Boltz-1 using linear probes, sparse autoencoders (SAEs), and causal interventions. From the trunk, both geometry (secondary structure, disorder) and sequence chemistry (amino-acid identity, signal peptides, disulfide-bond annotations) are linearly decodable. In the diffusion module, the two diverge. Secondary structure transfers essentially unchanged, whereas sequence chemistry is strongly attenuated. We then test whether decodable directions can steer the model, intervening on the final trunk single representation that conditions the d…