変異効果転移学習 (METL) は、機械学習と生物物理学的モデリングを統合したタンパク質言語モデルフレームワークです。Transformerベースのニューラルネットワークは、タンパク質配列、構造、およびエネルギーの間の基本的な関係性を捉えるために、生物物理学的シミュレーションデータで事前学習されます。