ORBIT-FMIB：通过 ESM-2 追踪按阶次解析的上位性信息

arXiv:2610.00672v1 公告类型：new 摘要：蛋白质基础模型支持突变效应和结构预测，但仅凭预测性能无法揭示哪些形式的生物相互作用信息仍可通过模型深度获取。我们探讨了在表示层级中，ESM-2 是否像保留一阶和二阶信息一样强地保留高阶上位性信息，并引入 ORBIT-FMIB——一个将基于 Walsh 的相互作用分解与子集条件神经依赖估计相结合的诊断框架。该方法首先在具有已知相互作用结构的合成景观上进行验证，随后应用于密集的四位点 GB1 适应度景观，并使用冻结的 ESM-2 表示。初始正式运行表明，ESM-2 对高阶上位性信息的保留程度低于低阶信息（$\Delta_{\mathrm{HO-LO}}=-0.107$）。在匹配的 GPU 硬件和相同 critic 随机种子下，对完整测量网格进行的独立复现大幅减小了这一差异（$\Delta_{\mathrm{HO-LO}}=-0.017$）；此外，在对同一组训练完成的 critics 采用其他同样合理的评估配对选择时，该差异的符号并不稳定（从 $-0.011$ 到 $+0.015$）。因此，目前我们没有足够稳健的证据表明 ESM-2 会选择性地丢失高阶上位性信息，也没有证据表明各阶次的信息保留程度相同；这一方向性问题仍有待解决。测量协议本身，包括其已记录的从 pooled critics 中移除位置子集捷径的步骤，仍得到验证，且不受这一发现影响。ORBIT-FMIB 作为一种探究蛋白质基础模型中相互作用结构的诊断框架提供使用；本研究自身的复现结果说明，在将此类探测结果视为生物学发现之前，必须进行统计功效充足的可复现性检验。