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Article summary:
1. 提出了一种名为GraSR的有效图神经网络方法，用于快速准确地比较蛋白质结构。该方法通过构建基于三级结构的残基内部距离的图，并利用具有短路连接的深度图神经网络在对比学习框架下学习图表示。与其他最先进的方法相比，GraSR在两个基准数据集上取得了约7%-10%的改进，并且比基于对齐的方法更快。
2. 引入了一种新颖的动态训练数据分区策略和长度缩放余弦距离，进一步提高了GraSR的性能。
3. 通过观察模型发现，GraSR的优越性主要来自于学习到的具有区分性残基级别和全局描述符。该方法在排名和多类分类任务上都表现出更好的性能。
总结：本文提出了一种快速蛋白质结构比较方法GraSR，通过有效地学习蛋白质结构表示，在大规模蛋白质结构相似性检索中具有重要应用价值。
Article analysis:
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