A thermodynamic metric quantitatively predicts disordered protein partitioning and multicomponent phase behavior
この論文は、アミノ酸組成と配列パターンを低次元の熱力学的メトリック空間にマッピングすることで、複雑な混合物における内在性無秩序領域(IDR)の相分離挙動や分配を、自由エネルギーや相共存データに依存せずに定量的かつ統一的に予測・理解できる新しい枠組みを確立したことを報告しています。