arXiv · Machine Learning· Aaron L. Feller, Andrew D. Ellington, Claus O. Wilke·· 12 小时前AI 评分38
StabilityArc：将蛋白质序列嵌入解码为可泛化的稳定性景观
StabilityArc: Decoding Protein Sequence Embeddings into Generalizable Stability Landscapes
AI 导读
StabilityArc通过共享RoPE transformer解码冻结的ESMC-600M残基表示，跨蛋白预测突变稳定性效应。在66次严格留一蛋白评估、覆盖134,794个ProteinGym变体中，其Spearman相关系数达0.7134，高于ProSST-2048的0.6526。将该分数作为Kermut先验后，三种监督切分方案的相关系数达0.8280，高于Kermut报告的0.8167。
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