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
第一作者: 何远
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 41 卷 010 期
页码: 143-155
收录情况: 北大核心 ; CSCD
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。
分类号: TQ936%TP18
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