ACS JCIM (化学信息与建模)· Wenchi Ge, Qijia Yu, Jincen Shuai, Qi Zhao·2026-08-23 08:00· 2026-08-23精选AI 评分58

AbAgMut-GNN 用侧链特异性蛋白语言模型与配对几何图学习预测抗体-抗原突变 ΔΔG

Predicting Antibody–Antigen Mutation ΔΔ G via Side-Specific Protein Language Models and Paired Geometric Graph Learning

AI 导读

【摘要级】作者提出 AbAgMut-GNN，一个围绕野生型与突变型抗体-抗原复合物显式比较的配对图框架，用 AntiBERTy 和 ESM2 分别提供抗体链与抗原链的冻结残基级嵌入。

推荐理由

该研究用配对图框架比较野生型与突变型复合物，为抗体突变效应的趋势排序提供了可参照的评测设置。