GLOM-TGITO预印本：多尺度蛋白建模与序列发现

Xiong, Y. 等作者在 bioRxiv 发布预印本，提出将全局-局部荧光预测器与多视图景观引导优化结合的 GLOM-TGITO 蛋白序列设计方法。在 31,434 条实测 ppluGFP2 序列上，其随机留出与深度留出 RMSE 分别为 0.170 和 0.247，作者称对照中最强的 SaProt-650M 为 0.247 和 0.324。 按三个训练种子平均，预测排名前 100 的测试变体中 96.3%/97.3% 实测为亮（log10 荧光 ≥4.2）。从 900 个峰区域搜索得到 2,594 条不同候选序列；所选前 100 条的平均表征偏差比四个对照流程低 2.9–8.2%，其中 38 条通过新颖性与可靠性联合筛选，对照为 11–16 条。 对所选前 30 条的首轮分子动力学模拟显示，20 条候选的表面疏水斑块较其起始序列更小，代表性变体表现出更持久的发色团接触或更窄的扭转波动。以上均为预印本报告的结果。

AI 根据报道生成 · 11 天前更新