제네시스 v8은 5개의 C-alpha 전용 기하학적 설명자(Fiedler 고유값(lambda2), Lo-Shu 격자 전이 에너지(LTE), 볼록 껍질 오목도 점수(CHC), 백본 강직 분수(fracᵣigid), 주머니-영역 유연성(pocketflex))를 사용하여 단백질 수준 알로스테리성 성향 분류를 위한 경량 해석 가능한 프레임워크를 제공합니다. 4단계 검증: 내부 교차 검증(n=768): 표준 AUC=0.898 [0.871, 0.921]; 동종성 인식 AUC=0.701 외부 양성 - AlloBench 블라인드 테스트(n=430): 민감도=80.2% @0.50, 88.8% @0.30 특정성 파일럿(n=220, 탐색적 하한): AUC=0.76, BalAcc=0.71 @0.80 메커니즘적 공간(루트 2, n=101): 힌지-사이트 거리 11.7 A 대 15 A 무작위; p=0.0022 프로테옴 타당성: <3시간 만에 CPU에서 20,158 개의 인간 AlphaFold2 구조를 선별. GPU 필요 없음. v8은 완전히 분리된 4단계 검증과 정직한 부정 집합 오염 분석을 가진 첫 번째 제네시스 버전입니다. 이전 버전: v2 (10.5281/zenodo.20187149), v3 ESM2 Route-A (10.5281/zenodo.20202158). 루트 2 동반자: 10.5281/zenodo.20251581.
Yao-Kai Kao (Sun,)이 이 질문을 연구했습니다.