SuperMetal: a generative AI framework for rapid and precise metal ion location prediction in proteins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal ions, as abundant and vital cofactors in numerous proteins, are crucial for enzymatic activities and protein interactions. Given their pivotal role and catalytic efficiency, accurately and efficiently identifying metal-binding sites is fundamental to elucidating their biological functions and has significant implications for protein engineering and drug discovery. To address this challenge, we present SuperMetal, a generative AI framework that leverages a score-based diffusion model coupled with a confidence model to predict metal-binding sites in proteins with high precision and efficiency. Using zinc ions as an example, SuperMetal outperforms existing state-of-the-art models, achieving a precision of 94 % and coverage of 90 %, with zinc ions localization within 0.52 ± 0.55 Å of experimentally determined positions, thus marking a substantial advance in metal-binding site prediction. Furthermore, SuperMetal demonstrates rapid prediction capabilities (under 10 s for proteins with $$\sim$$ ∼ 2000 residues) and remains minimally affected by increases in protein size. Notably, SuperMetal does not require prior knowledge of the number of metal ions—unlike AlphaFold 3, which depends on this information. Additionally, SuperMetal can be readily adapted to other metal ions or repurposed as a probe framework to identify other types of binding sites, such as protein-binding pockets. Scientific contribution SuperMetal introduces a diffusion-based, SE(3)-equivariant generative model that places metal ions in proteins with 94 % precision, 90 % coverage, and sub-ångström (0.52 Å) accuracy in under 10 s, surpassing current methods and accelerating metal-aware protein engineering and drug discovery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».