作为生物功能的主要载体,蛋白质结构和功能在数十亿年的进化中所展示出的多样性,为药物发现和材料科学等领域的进步提供了重要机遇,然而,现有蛋白质的固有特性(如热稳定性)在许多情况下往往无法满足实际需求。因此,研究人员致力于通过优化蛋白质来增强其特性。 传统的深度突变扫描 (DMS) 和定向进化 (DE) 依赖于昂贵的湿实验技术,与之相比,基于机器学习的方法能够快速评估突变效果,对高效的蛋白质优化至关重要。其中,一种应用广泛的研究途径是利用进化信息 (Evolution Information) 来检验突变效果...【查看原文】