A Comprehensive Atlas and Machine-Learning Framework for Predicting IDR-Protein Binding Affinity
Este trabalho apresenta o IBPC-Kd, um conjunto de dados abrangente de 1.785 complexos proteína-ordenada com regiões intrinsecamente desordenadas (IDRs), e o IDRBindNet, um modelo de aprendizado de máquina baseado em transformadores de grafos que alcança alta precisão na previsão de constantes de dissociação, integrando embeddings de linguagem proteica, geometria da interface e contexto químico para elucidar os determinantes do reconhecimento de IDRs e apoiar o desenho de novas interações.