蛋白质结构预测和（重新）设计在过去三年中经历了一场革命。这些领域的巨大进步几乎完全是由应用于蛋白质折叠和序列设计问题的现成机器学习算法推动的。尽管取得了这些进展，预测位点特异性突变对蛋白质稳定性和功能的影响仍然是一个未解决的问题。这是一个持续存在的挑战，主要是因为大型系统的自由能很难以绝对精度计算，而且蛋白质结构的细微变化也很难用计算模型捕获。在这里，我们描述了 ESM-Scan 的实现和使用，它使用 ESM 零样本预测器来扫描整个蛋白质序列以查找优先氨基酸变化，从而实现计算机深度突变扫描实验。我们使用三个公开可用的数据集对 ESM-Scan 的序列变化稳定性和功能性预测能力进行基准测试，并通过实验评估该工具在来自甲基橙属物种 (MsLadC) 的蓝光激活二鸟苷酸环化酶的挑战性测试案例中的性能。我们使用 ESM-Scan 来预测该酶负责变构产物抑制的高度保守区域中的保守序列变化。我们的实验结果表明，ESM-零样本模型成为推断氨基酸取代影响的可靠方法，特别是当进化和功能见解交织在一起时。ESM-Scan 可在 https://huggingface.co/spaces/thaidaev/zsp 上公开获取。



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