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加州大学、麻省理工学院和哈佛医学院的研究团队揭示了蛋白质设计的新策略，表明单个氨基酸残基的偏好可解释大部分蛋白质组合突变效应，无需复杂神经网络。他们开发的无监督方法CoVES（Combinatorial Variant Effects from Structure）利用结构基础的突变偏好，成功预测蛋白质设计，甚至超越复杂模型。CoVES简化了预测过程，仅需少量数据就能实现高精度预测，降低了对大规模计算资源的依赖。此研究强调了局部结构环境在预测变异效应中的关键作用，为蛋白质工程和药物设计开辟新途径。论文发表于《Nature Communications》。