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StabilityArc 蛋白质稳定性图谱新方法
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布论文提出 StabilityArc，一种将蛋白质序列嵌入解码为可泛化稳定性图谱的方法。该方法通过共享 RoPE transformer，将冻结的 ESMC-600M 残基表示映射为 Lx20 替换效应矩阵。在 66 项严格留一蛋白质评估、覆盖 134,794 个 ProteinGym 变体上，StabilityArc 达到 0.7134 Spearman 相关性，超过最强零样本基线 ProSST-2048 的 0.6526，高出 0.0608。目前报道仅此一篇，尚无后续进展。
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最新进展10月3日 12:00
StabilityArc 以 0.7134 Spearman 相关性超过零样本基线 ProSST-2048。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）StabilityArc：将蛋白质序列嵌入解码为可泛化稳定性图谱
StabilityArc 通过共享 RoPE transformer 将冻结的 ESMC-600M 残基表示映射为 Lx20 替换效应矩阵，在 66 项严格留一蛋白质评估、覆盖 134,794 个 ProteinGym 变体上达到 0.7134 Spearman 相关性，超过最强零样本基线 ProSST-2048（0.6526）0.0608。
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