微调Boltz-2用于蛋白质-蛋白质亲和力预测
机器学习
2025-12-09 v1 生物大分子
摘要
准确预测蛋白质-蛋白质结合亲和力对于理解分子相互作用和设计治疗药物至关重要。我们调整了Boltz-2——一种最先进的基于结构的蛋白质-配体亲和力预测器——用于蛋白质-蛋白质亲和力回归，并在两个数据集TCR3d和PPB-affinity上进行了评估。尽管具有较高的结构准确性，Boltz-2-PPI在小型和大型数据集上均表现不如基于序列的替代方法。将Boltz-2-PPI的嵌入与基于序列的嵌入相结合产生了互补性改进，尤其是对较弱的序列模型，这表明序列模型和结构模型学习了不同的信号。我们的结果呼应了使用结构数据训练相关的已知偏差，并表明当前的结构表示尚未为高效的亲和力预测做好准备。
引用
@article{arxiv.2512.06592,
title = {On fine-tuning Boltz-2 for protein-protein affinity prediction},
author = {James King and Lewis Cornwall and Andrei Cristian Nica and James Day and Aaron Sim and Neil Dalchau and Lilly Wollman and Joshua Meyers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.06592},
year = {2025}
}
备注
MLSB 2025