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VenusMutHub ist ein neuer Maßstab für die Bewertung von KI-Modellen zur Proteinmutationstechnik, der 2025 vom Team von Professor Hong Liang an der Shanghai Jiao Tong University veröffentlicht wurde. Die Ergebnisse der Studie lauten:VenusMutHub: Eine systematische Bewertung von Prädiktoren für Proteinmutationseffekte anhand kleinskaliger experimenteller Daten", wurde die Studie in der Zeitschrift Acta Pharmaceutica Sinica B veröffentlicht.

VenusMutHub ist der erste kleine Beispieldatensatz von Proteinmutationen für reale Anwendungsszenarien. Das Forschungsteam hat sorgfältig 905 kleine experimentelle Mutationsdatensätze für reale Anwendungsszenarien zusammengestellt, die 527 Proteine abdecken (von denen 981 TP3T-Proteine 5–200 Mutationen aufweisen) und eine Vielzahl funktioneller Messdaten wie Stabilität, Aktivität, Bindungsaffinität und Selektivität abdecken. Um die Genauigkeit der Bewertung sicherzustellen, wurden alle Daten mithilfe direkter biochemischer Messungen und nicht mithilfe alternativer Fluoreszenzmessungen gewonnen.

Darüber hinaus testete das Team 23 hochmoderne Computermodelle (KI- und Nicht-KI-Modelle), die eine Vielzahl von Methoden abdeckten, die Proteinsequenzen, dreidimensionale Strukturen und evolutionäre Informationen nutzen, und bewertete die Vorhersagefähigkeiten dieser Modelle umfassend anhand kleiner Stichprobendaten in realen Anwendungsszenarien.

Als offene Ressource wird VenusMutHub weiterhin aktualisiert (https://lianglab.sjtu.edu.cn/muthub/), wodurch ein zuverlässiger Maßstab für das Feld geschaffen und die Vorhersage von Proteinfunktionen hin zu einer standardisierteren und schnelleren Entwicklung gefördert wird.