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基于人工智能的蛋白质挖掘与设计研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 何远;牟强;和玉兵;赵晓燕;王健;周国民;张建华

作者机构：

关键词： 人工智能;蛋白质设计;语言模型;蛋白质挖掘

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： 蛋白质是生命活动的基础物质，其结构与功能的多样性支撑了细胞代谢、信号转导、环境响应等复杂生物过程。作为生命科学与合成生物学中的核心研究对象，长期以来蛋白质的功能挖掘和理性设计在新药开发、工业酶优化及农业生物工程等领域展现出重要的应用潜力。随着高通量组学数据积累与计算生物学的发展，传统依赖序列比对、结构解析与实验筛选的方法逐渐显现出效率与可扩展性上的瓶颈。近年来人工智能（artificial intelligence,AI）技术逐步融入蛋白质科学研究，显著推动了其研究范式向数据驱动模式的转型。本文回顾并分析了AI在蛋白质功能挖掘与理性设计中的代表性进展，重点聚焦于“序列→结构”与“结构→序列”两类主流设计框架，探讨了基于序列和结构相似性的多样化挖掘策略，并进一步梳理了语言模型、进化信息整合机制以及生成式模型等关键AI方法在提升设计效率与精度方面所发挥的实际应用与贡献。

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