米乐资讯
联系我们
0851-84851962
- 地址：
- 贵州省贵阳市国家高新技术产业开发区长岭南路178号茅台国际商务中心一期第AB幢（B）1单元9层19号房
- 邮箱：
- yg8174@qq.com
- QQ：
- 259633603
- 传真：
- 0851-84851236
- 手机：
- 18606505966
夏小乐教授团队、方伟教授团队在Nature Communications发表基于机器学习的iCASE定制工业酶实现热稳定性和活性进化的研究成果
添加时间：2025-07-09
天然酶的低稳定性和低活性限制其在工业上的广泛应用。由于酶的稳定性与活性之间往往存在，获得具有高活性和稳定性的酶仍然是酶进化中的一个难题。该研究团队开发了一种多维构象动力学介导的等温压缩系数辅助动态压缩指数微扰工程（）策略，为不同结构复杂度的酶构建分层级模块化网络，指导酶米乐登录入口的快速进化。此外，利用基于结构的监督机器学习建立动态响应预测模型，预测酶的功能和适应度，在不同数据集上表现出稳健的性能和可靠的上位性预测，选择不同结构和催化类型的酶验证
上一篇：中西秀树教授团队在Journal of cell biology上发表MYO18B通过调节溶酶体分泌影响截短甘露糖型N-聚糖表达的研究成果
