# 淀粉样蛋白纤维核心区预测

该工作基于 Amyloid Atlas 中实验解析的纤维结构，把有序残基标为核心、把同一蛋白中未解析残基作为匹配的非核心对照，用理化描述符与 ESM-2、ANKH、ProtT5 等蛋白质语言模型嵌入编码，并以按蛋白分组的交叉验证评估，构建出序列层面的淀粉样纤维核心倾向预测器 AmyloCore-ML；蛋白质语言模型一致优于理化描述符，最佳模型 AUROC 约 0.88、AUPRC 约 0.85，锁定全长蛋白扫描中 ESM-2/ExtraTrees W21 达到 AUROC 0.833、AUPRC 0.751、平均峰距 12.4 个残基，对比基准中指标优于 CrossBeta 和 AggrescanAI，并以 Google Colab 笔记本形

该工作基于 Amyloid Atlas 中实验解析的纤维结构，把有序残基标为核心、把同一蛋白中未解析残基作为匹配的非核心对照，用理化描述符与 ESM-2、ANKH、ProtT5 等蛋白质语言模型嵌入编码，并以按蛋白分组的交叉验证评估，构建出序列层面的淀粉样纤维核心倾向预测器 AmyloCore-ML；蛋白质语言模型一致优于理化描述符，最佳模型 AUROC 约 0.88、AUPRC 约 0.85，锁定全长蛋白扫描中 ESM-2/ExtraTrees W21 达到 AUROC 0.833、AUPRC 0.751、平均峰距 12.4 个残基，对比基准中指标优于 CrossBeta 和 AggrescanAI，并以 Google Colab 笔记本形