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用基于结构的突变偏好进行蛋白质设计,加州大学、MIT、哈佛医学院团队开发了一种无监督方法

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》。