一种用于通过靶向替换分析实现高效深度突变扫描的机器学习框架

时间：2026年5月20日

来源：BMC Bioinformatics

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摘要背景深度突变扫描（DMS）能够提供蛋白质变异效应的全面图谱，但实验过程仍然较为繁琐。机器学习（ML）方法有潜力通过利用有限的数据预测替换突变的功能影响，从而减轻DMS的实验负担。结果我们引入了一种基于SARS-CoV-2主要蛋白酶（Mpro）标准化DMS评分训练的ML分类器，

摘要

背景

深度突变扫描（DMS）能够提供蛋白质变异效应的全面图谱，但实验过程仍然较为繁琐。机器学习（ML）方法有潜力通过利用有限的数据预测替换突变的功能影响，从而减轻DMS的实验负担。

结果

我们引入了一种基于SARS-CoV-2主要蛋白酶（Mpro）标准化DMS评分训练的ML分类器，用于将氨基酸替换分为功能性（类似野生型）和非功能性两类。通过暴力特征选择，我们确定了每个残基所需的六个替换评分的最小子集，这些评分能够准确分类其余的替换突变，即使是在最低准确率情况下，准确率也能超过90%。评估了包括支持向量机、随机森林和逻辑回归在内的模型，这些模型在未经重新训练的情况下（零样本预测）对额外的SARS-CoV-2 Mpro数据集以及不相关的数据集进行了测试。这些模型的零样本性能在其他酶类上表现最佳，而在用于评估蛋白质折叠和/或蛋白质-蛋白质相互作用的DMS系统时表现较为一般。