StabilityArc：将蛋白质序列嵌入解码为可泛化的稳定性景观

arXiv:2610.00742v1 公告类型：cross 摘要：每种蛋白质都有独特的稳定性景观，但突变的物理后果受反复出现的生化约束所支配。我们检验了这样一种可能性：在来自多种蛋白质的测量数据上训练的共享解码器，能否在未见过的目标蛋白质中解读这些约束，从而实现跨蛋白迁移，用于初始实验轮次的预筛选。我们提出了 StabilityArc，该方法通过共享的 RoPE transformer 将冻结的 ESMC-600M 残基表示映射为一个 Lx20 的替换效应矩阵；一个对称且感知接触信息的残差模块则有助于预测同时发生的替换中的上位性。在涵盖 134,794 个 ProteinGym 变体的 66 次严格留一蛋白评估中，StabilityArc 达到了 0.7134 的 Spearman 相关系数，比最强的零样本基线 ProSST-2048（0.6526）高出 0.0608。我们还进一步探索了该方法的实用性，将其得分作为 Kermut 的先验；在三种监督式划分方案下，其 Spearman 相关系数达到 0.8280，优于 Kermut 报告的 0.8167。