天然変性タンパク質およびその領域は生命のあらゆる王国に見いだされるが、その立体構造アンサンブルの計算的特徴付けはほぼ人のプロテオームに限られてきた。これらを生成するために用いる力場が分類学的に遠い生物種に対しても正確であるのか、また配列アンサンブル同士の関係が分類群を越えてどの程度うまく伝達され、系統学的に保持した（未学習の）生物種での予測改善につながるのかは、未解決の問題である。ここでは、13の分類学的グループにまたがる11,533本のIDP配列からなるデータセットBENDERを導入する。各配列は分子動力学によりCALVADOS 2でシミュレーションされ、アンサンブルレベルの幾何学的性質および新規のコンタクト・ネットワーク特性が注釈付けされている。さらに相分離傾向に結び付けられた、配列ごとのπ-πおよびカチオン-πのコンタクト頻度も併せて示す。CALVADOS 2のアンサンブルは、データセット全体にわたって直交する構造参照と強く一致し、保持した両方の分類群がデータセット中央値を上回ることが示される。また、独立にパラメータ化された第2の力場に対して直接比較すると、系統的なスケーリング指数バイアスは見られない。分類群をまたぐ訓練データは、データの3分の1で訓練しているにもかかわらず、1つのアーキテクチャで訓練した場合でも2つの独立なアーキテクチャにおいて分布外アンサンブル予測を改善することを見いだした。正の次数相関（degree assortativity）はすべての分類群で保存されており、変性タンパク質のコンタクト・ネットワークにおけるハブトポロジーが、進化的な偶然ではなく、配列に符号化された物理的な不規則性の保存された特徴であることを示唆する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.18.745604