* هذه المجموعة من البيانات تدعم الاستخدام عبر الإنترنت.انقر هنا للقفز.

VenusMutHub هو معيار جديد لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي لهندسة طفرة البروتين، أصدره فريق البروفيسور هونغ ليانغ في جامعة شنغهاي جياو تونغ في عام 2025. نتائج الورقة ذات الصلة هي "VenusMutHub: تقييم منهجي للتنبؤات بتأثير طفرة البروتين على البيانات التجريبية صغيرة النطاق"تم نشر الدراسة في مجلة Acta Pharmaceutica Sinica B.

VenusMutHub هي أول مجموعة بيانات صغيرة من الطفرات البروتينية لسيناريوهات التطبيق الحقيقية. قام فريق البحث بتجميع 905 مجموعات بيانات تجريبية صغيرة الحجم بعناية لسيناريوهات التطبيق الحقيقية، والتي تغطي 527 بروتينًا (منها 98% بروتينات تحتوي على 5-200 طفرة)، وتغطي مجموعة متنوعة من بيانات القياس الوظيفية مثل الاستقرار والنشاط وتقارب الارتباط والانتقائية. تم الحصول على جميع البيانات باستخدام القياسات الكيميائية الحيوية المباشرة بدلاً من قراءات الفلورسنت البديلة، مما يضمن دقة التقييم.

بالإضافة إلى ذلك، قام الفريق أيضًا باختبار 23 نموذجًا حسابيًا متطورًا (نماذج الذكاء الاصطناعي وغير الذكاء الاصطناعي)، والتي تغطي مجموعة متنوعة من الأساليب التي تستخدم تسلسلات البروتين والهياكل ثلاثية الأبعاد والمعلومات التطورية، وقاموا بتقييم شامل للقدرات التنبؤية لهذه النماذج على بيانات العينة الصغيرة في سيناريوهات التطبيق الحقيقية.

باعتباره موردًا مفتوحًا، سيستمر تحديث VenusMutHub (https://lianglab.sjtu.edu.cn/muthub/), مما يوفر معيارًا موثوقًا به للمجال ويعزز التنبؤ بوظيفة البروتين نحو تطوير أكثر توحيدًا وأسرع.