凝聚态物理 > 软凝聚态物理
[提交于 2025年7月16日
(v1)
,最后修订 2025年7月17日 (此版本, v2)]
标题: 当$B_2$不够时:评估简单指标预测内在无序蛋白质相分离的能力
标题: When $B_2$ is Not Enough: Evaluating Simple Metrics for Predicting Phase Separation of Intrinsically Disordered Proteins
摘要: 理解并预测固有无序蛋白质(IDPs)的相行为在许多生物过程中具有重要意义。然而,有效表征相行为及其对蛋白质一级序列的复杂依赖性仍然具有挑战性。在本研究中,我们评估了几种简单的计算指标的有效性,以量化单组分IDP溶液发生相分离的倾向;所考虑的具体指标包括单链回转半径、第二维里系数以及一种新提出的称为消耗密度的量。每个指标都是通过粗粒度分子动力学模拟计算的,针对2,034个IDP序列。利用机器学习,我们分析这些数据以了解序列特征如何与每个指标的预测性能相关,并深入了解它们各自的优缺点。确定消耗密度是一个广泛有用的指标,它结合了简单性、低计算成本和准确性;它还提供了一个连续的度量,在相分离和非相分离序列中都具有信息量。此外,该指标在提高IDP系统其他性质的预测能力方面显示出前景。这项工作通过超越二元分类扩展了现有文献,这在快速筛选相行为或预测与IDP相关的系统其他性质时可能有用。
当前浏览上下文:
q-bio.QM
切换浏览方式为:
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.