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机构名称：
¥ 1.0
应用于蛋白质多序列比对（MSA）数据集的最新生成学习模型包括简单且基于可解释的物理的POTTS协方差模型和其他机器学习模型，例如MSA-Transformer（MSA-T）。最佳模型准确地重现了蛋白质内的生物物理约束引起的MSA统计数据，从而提出了哪种功能形成最佳模型的问题。POTTS模型通常是由有效的电位（包括成对残基 - 残基相互作用项）所指出的，但有人建议MSA-T可以捕获由效能电位引起的效应，这些电势包括成对相互作用和隐式相互作用以及MSA中的系统发育结构。在这里，我们比较了POTTS模型和MSA-T的能力，重建了反映复杂生物学序列约束的高阶序列统计。我们发现，模型性能在很大程度上取决于序列之间系统发育关系的处理，这可以诱导MSA中的非生物物理突变协方差。在使用系统发育依赖性的明确校正时，我们发现Potts模型在检测生物物理起源的上皮相互作用方面优于MSA-T。
arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日
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