A Comprehensive Atlas and Machine-Learning Framework for Predicting IDR-Protein Binding Affinity
本論文は、実験的に測定された 1,785 組の IDR-秩序構造タンパク質複合体の結合親和性データセット「IBPC-Kd」を構築し、界面形状相補性や電気的非対称性などの決定因子を解明するとともに、これらの知見を統合したグラフ・トランスフォーマーモデル「IDRBindNet」を開発することで、IDR の結合親和性を高精度に予測し、新規結合体の設計を支援する包括的な枠組みを提供するものである。