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PNAS论文提出ThermoMPNN单突变稳定性打分器
PNAS｜ThermoMPNN：单突变稳定性打分器
AI 导读
北卡罗来纳大学教堂山分校Brian Kuhlman团队在PNAS发表论文，提出将ProteinMPNN结构特征迁移到稳定性预测任务的ThermoMPNN模型。该模型在Megascale测试集上预测值与实验值的相关系数约0.75，在Fireprot无同源子集上约0.65，均高于直接使用ProteinMPNN的约0.43和0.41。
推荐理由
该文梳理ThermoMPNN如何借ProteinMPNN结构特征与大规模突变数据提升稳定性预测，并给出跨数据集表现与增稳命中率。
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