AI 與世界的難題 · 生命科學 · Nature (machine learning) · 2026-10-24
利用蛋白質語言模型預測蛋白質靜電特性
原標題: Predicting protein electrostatics with protein language models
離子化狀態對蛋白質功能至關重要,但預測其平衡常數(pKa 值)仍然困難。研究人員建立了 KaML-ESMs,這是一種以 ESM 蛋白質語言模型為基礎的神經網路,僅憑序列即可預測 pKa 值,對天然蛋白質中常見的殘基,誤差約為 0.5 個單位。將其應用於整個人類蛋白質體後,預測結果有助於找出功能位點並推斷催化機制。