换一批摘要天然元件服务于细胞长期进化获得的生存本能,难以满足工程细胞在工业等特殊环境下高效执行生物功能的需求.酶作为生物催化剂,在生物合成途径中发挥着关键作用,它们能够显著提高生化反应的速率和选择性.然而,天然酶的催化效率、稳定性、底物特异性和耐受性等方面往往不能满足工业生产的需求.因此,挖掘、设计和改造酶以适应特定的生物制造过程至关重要.近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术在蛋白的挖掘、评估、改造和从头设计中发挥着越来越重要的作用.AI技术可以通过机器学习和深度学习算法,分析大量的生物信息学数据,预测蛋白的功能和特性,从而加速蛋白的发现和优化过程.此外,AI还可以辅助科研人员从头设计新的蛋白结构,通过模拟和预测其在不同条件下的性能,为蛋白的设计提供指导.本文综述了面向生物制造的蛋白元件挖掘、评估、改造以及从头设计的最新研究进展,探讨了该领域的热点问题、难点以及新兴技术方法,旨在为相关领域的科研工作提供指导.
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10.13345/j.cjb.240629
发布时间
2025-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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