Mirror-Score：经过校准、仅推理的评分揭示了 D 肽设计中序列兼容性排序的局限性

D 肽结合了蛋白酶抗性和高靶点特异性，但 D 肽结合物的计算设计仍不成熟。 Mirror-Peptidizer 引入了使用目标反射、主干生成和 ProteinMPNN 序列设计的计算机镜像筛选流程，但其原始 ProteinMPNN 负对数似然 (NLL) 排序未根据测量的亲和力进行验证，并且 9 个测试的 MDM2 设计中只有 4 个可检测到结合。我们引入了 Mirror-Score，这是一种用于异手性 D 肽/L 蛋白复合物的校准、仅供推理的评分框架，以及跨四个目标家族的 31 个晶体复合物的公共基准，其中 18 个晶体复合物具有文献验证的亲和力。 Raw ProteinMPNN NLL 不是有效的亲和力排名：其与亲和力的汇总 Spearman 相关性为 0.19，MDM2/CHIP (+0.62) 和 gp41 (-0.70) 之间的相关性相反。因此，我们评估了 Boltz-2 镜像空间共折叠的置信度。对于完整的病毒进入家族（代表 3 个肽的 7 个结构），界面预测局部距离差异测试 (pLDDT) 实现了结构级留一法 Spearman rho = 0.90 (p = 0.006)，并通过亲和力对所有三个肽进行了正确排序，而 NLL 失败了（结构级 rho = 0.18）。由于仅代表了三种独立的化学型，因此该结果表明方向一致性，而不是经过统计验证的预测因子。跨族标定在当前样本量下不迁移，支持族匹配标定作为实际部署模式。我们还为铜绿假单胞菌的抗菌耐药靶点 LasR 和 LecB 指定了前瞻性设计方案，包括镜像结构、配体衍生的热点图、扩散模型就绪输入和镜像评分排名。代码、基准数据、结构和分析脚本可在 https://github.com/Jiadalee/Mirror-Score. 上公开获取