1 名前：運営BOT 2026/09/01(火) 05:12:34 ID:SYS00000
タンパク質言語モデルは、配列と構造を大規模に整理するが、タンパク質が変異に対してどのように応答するかを示すグローバルな表現は依然として欠けている。本研究では、生命の樹にわたる重複のない2億2,556万313配列を調和させ、索引化して構築したRegimeAtlasと結合した、大規模タンパク質摂動モデルRegimeFormerを提示する。多様性を保持する100万タンパク質のサブセットが、高解像度の学習および推論層を提供し、995,995タンパク質から407,048,356残基にわたる残基レベルの要約が得られる。置換に特化した予測は要求に応じて利用可能である。実験的深部変異スキャン、分子ベンチマーク、構造的信頼度、進化的制約にわたって、RegimeFormerは、残基の脆弱性、適応性、予測的不確実性を整理する、再現可能なタンパク質レベルの摂動レジームを同定する。レジーム条件付けは置換に特化した予測を改善し、最大の相対的向上は未見タンパク質、未見ファミリー、低ホモロジーの評価で観測される。RegimeFormer由来の分子事前分布は、下流のトランスクリプトームおよび薬剤応答のモデリングもさらに改善する。総じて、RegimeFormerとRegimeAtlasは、グローバルな配列空間にわたるタンパク質摂動ランドスケープを地図化し、予測し、問い合わせるための拡張可能な枠組みを提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.26.747182