A Comprehensive Atlas and Machine-Learning Framework for Predicting IDR-Protein Binding Affinity
본 논문은 실험적으로 측정된 1,785 개의 무질서 영역 (IDR)-단백질 복합체 데이터셋 (IBPC-Kd) 을 구축하고, 이를 기반으로 그래프 트랜스포머 모델 (IDRBindNet) 을 개발하여 IDR 결합 친화력을 정밀하게 예측하고 신약 설계에 활용할 수 있는 포괄적인 프레임워크를 제시합니다.