A thermodynamic metric quantitatively predicts disordered protein partitioning and multicomponent phase behavior
Este artigo apresenta um modelo termodinâmico inovador que utiliza métricas aprendidas a partir de sequências de regiões intrinsecamente desordenadas (IDRs) para prever quantitativamente e de forma unificada o comportamento de fase e a partição em misturas complexas, superando a necessidade de dados de treinamento específicos sobre energia livre ou coexistência de fases.