人工智能在木质纤维素酶工程中应用的研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 周家安

作者： 周家安;高乐;李忠秋;刘春龙

作者机构：

关键词： 人工智能;木质纤维素;酶工程;深度学习;机器学习

期刊名称： 动物营养学报

ISSN： 1006-267X

年卷期： 2025 年 37 卷 009 期

页码： 5811-5823

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 木质纤维素是植物细胞壁的主要成分,是地球上最丰富且可再生的生物质资源,其富含多糖,具有开发为家畜饲料资源的潜力巨大.但木质纤维素紧密复杂的结构限制了家畜对其的消化利用.利用微生物及其分泌的酶系降解木质纤维素,具有低能耗、少污染、高环境兼容性等优势.通过深度学习和机器学习等人工智能技术,可高效地从酶序列和酶结构中提取关键特征并进行性能预测,能够有效解决传统酶工程实验费时、耗力的问题.本文综述了人工智能在木质纤维素生物降解领域中酶工程应用方面的研究进展,以期为木质纤维素在饲料资源开发及绿色生物制造领域的研究与应用提供参考.

分类号： S816

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