為了設計更複雜的預訓練策略，可以考慮以下幾個方向：
多任務學習：將多個相關的預訓練任務結合在一起，例如同時進行結構重建和動力學預測。這樣可以使模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高其在下游任務中的表現。
使用蛋白質結構數據集：利用大型的蛋白質結構數據庫（如PDB）進行預訓練，這些數據庫包含了多種蛋白質的結構信息。通過學習這些結構的幾何特徵，模型可以獲得更具轉移性的表示，從而在分析動力學時表現更佳。
動力學數據集的整合：結合分子動力學模擬生成的數據，特別是針對特定的動力學過程（如摺疊或解摺疊），進行預訓練。這樣可以使模型專注於學習與特定動力學行為相關的特徵。
自監督學習：除了使用去噪聲的預訓練策略外，還可以考慮其他自監督學習方法，例如對比學習，這可以幫助模型學習到更具區分性的特徵。
通過這些策略的結合，geom2vec的性能可以在多種下游任務中得到顯著提升，特別是在分析複雜的蛋白質動力學時。