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MINT多模态框架预测酶辅因子特异性
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AI 综述
2026年10月9日，bioRxiv发布预印本，研究人员提出多模态框架MINT，用于预测酶辅因子特异性。该框架结合蛋白序列特征与辅因子序列及图表示，采用渐进式适应策略，将预训练蛋白-配体相互作用模型的信息迁移至辅因子特异性预测任务。在固定平衡留出测试集上，MINT整体表现最优，AUC为0.932；在自然阳性率下的独立家族分层评估中复现该排名，合并AUC为0.939。
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最新进展10月9日 08:00
MINT在固定平衡留出测试集AUC达0.932，独立家族分层评估合并AUC为0.939。报道时间线
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10月9日
- bioRxiv 预印本MINT：通过蛋白-配体相互作用多模态知识迁移预测酶辅因子特异性
研究人员提出多模态框架 MINT，结合蛋白序列特征与辅因子序列及图表示，采用渐进式适应策略，将预训练蛋白-配体相互作用模型的信息迁移至辅因子特异性预测任务。在固定平衡留出测试集上，MINT 整体表现最优（AUC = 0.932），在自然阳性率下的独立家族分层评估中复现该排名（合并 AUC = 0.939）。
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