AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · जीव विज्ञान · Nature (machine learning) · 2026-10-24

प्रोटीन भाषा मॉडलों से प्रोटीन स्थिरवैद्युतिकी का पूर्वानुमान

मूल शीर्षक: Predicting protein electrostatics with protein language models

आयनीकरण अवस्थाएँ प्रोटीन के कार्य के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन उनके साम्यावस्था स्थिरांकों (pKa मानों) का पूर्वानुमान लगाना अब भी कठिन है। शोधकर्ताओं ने KaML-ESMs बनाए, जो ESM प्रोटीन भाषा मॉडलों पर आधारित न्यूरल नेटवर्क हैं और केवल अनुक्रम से pKa मानों का पूर्वानुमान लगाते हैं; प्राकृतिक प्रोटीनों में सामान्य अवशेषों के लिए इनकी त्रुटि लगभग 0.5 इकाई तक रही। पूरे मानव प्रोटीओम पर लागू करने पर, इन पूर्वानुमानों से क्रियात्मक स्थलों की पहचान करने और उत्प्रेरक क्रियाविधियों का अनुमान लगाने में मदद मिली।

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