В статье представлено обновление BioMetAll v2.0 — специализированного инструмента на базе глубокого обучения для предсказания локализации мест связывания металлов в белковых структурах. Основное отличие новой версии заключается в переходе от модели, основанной исключительно на предорганизации остова (backbone), к комплексному подходу, включающему специфические скоринговые функции для различных металлов. Разработчики внедрили возможность использования дескрипторов первой координационной сферы и боковых цепей, что позволяет проводить дифференциацию между различными металлическими ионами. Исследование сравнивает эффективность предсказания на основе только геометрии остова белков и комбинированного метода с учетом координационной сферы. Результаты бенчмаркинга подтвердили значительное повышение точности и чувствительности модели к конкретным видам металлов. Данная разработка имеет высокую значимость для структурной биологии и биотехнологии, позволяя точнее моделировать функции металлопротеинов.