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人工智能驱动的酶改造与设计研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 郭发旭;冯全;张建华;周焕斌;杨森;王健;周国民

作者机构：

关键词： 人工智能;酶;从头设计;数据驱动;生成式AI

期刊名称：生物技术通报

ISSN： 1002-5464

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 酶在生物体内以及工业应用里有着极其关键的作用，凭借其独特的催化性能，成为催化剂的关键选择之一。然而传统的酶改造与设计方法面临不少挑战，如序列空间庞大以及多目标优化存在困难等情况。近年来，人工智能（artificial intelligence, AI）技术中的深度学习和生成式人工智能方法，为酶改造与设计提供了新思路和解决方案，可在大规模数据的支撑下突破这些限制。AI驱动的策略实现了高效的序列空间探索和精准的结构-功能关系预测，并借助强化学习框架协调多目标优化。这些方法不仅显著加速了酶的工程化进程，更在提升催化效率、增强热稳定性、改善底物选择性等方面取得了突破性成果。本文系统综述了人工智能驱动酶改造与设计的最新研究进展，从基础数据库构建、智能改造策略、智能设计方法等方面进行了深入分析，同时探讨了当前面临的数据、模型及工程化挑战与未来发展方向。这些创新为设计高性能、多功能的酶开辟了广阔道路，并将推动生物制造、环境修复和生物育种等领域向更高效、智能和可持续的方向发展。

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