本研究对AlphaFold2蛋白质结构预测中低置信度（低pLDDT）区域的预测模式进行了识别与分类，揭示了从无蛋白样“倒刺状”到接近预测的折叠状结构等多种行为。研究还开发了一款集成至Phenix软件套件的自动化分析工具，能够根据pLDDT、堆积密度和结构验证指标将AlphaFold2残基分类为六种模式，从而支持对模糊预测的改进解释，并提升AlphaFold模型在实验结构生物学中的应用。发表于 2025年06月08日。

原文链接：https://x.com/BiologyAIDaily/status/1931601212925002232