用于从apo结构检测隐蔽口袋的可审计代数计数场

arXiv:2610.00988v1 公告类型：新 摘要：隐蔽的配体结合口袋在实验测定的apo结构中并不明显，因此很难仅凭未结合受体的几何结构加以识别。另一个互补性挑战是，使每项预测背后的结构测量结果和学习所得证据都能够直接检查。我们提出了一种监督式代数计数场（ACF），用于从apo结构预测隐蔽口袋残基。ACF将明确的几何、物理化学和拓扑特征编译成紧凑的整数加权查找表。无需在推理阶段进行序列搜索、结构模板迁移或使用蛋白质语言模型，即可根据特征值、训练计数、表权重和空间聚合重建每个预测分数。我们在CryptoBench和两个锁定的外部数据集上评估了ACF，并将排序性能与残基判定预算的影响分开考察。在由57个CryptoBench之后的apo-holo单元组成的外部数据集上，ACF的平均配对ROC-AUC超过P2Rank 0.044（经多重性调整的95%置信区间为[+0.010, +0.079]）。这一优势取决于数据集：相对于P2Rank，官方划分上的ROC-AUC差异和匹配预算下的F1差异仍无法确定；第二次外部评估也未证实增加结构特征能够带来收益。因此，ACF提供了一种紧凑型预测器，其信号经过外部验证，并且能够清晰检查从结构测量结果和训练计数到残基分数的推导路径。