bioRxiv · Bioinformatics· Liu, Y., Zheng, S. ·2026-11-05 08:00· 4 天前精选AI 评分78

AlphaEnzyme：以催化知识引导酶发现与进化的酶基础模型

Harnessing catalytic knowledge to guide enzyme discovery and evolution with AlphaEnzyme

AI 导读

作者提出酶基础模型 AlphaEnzyme，将酶与其反应的结构化表征结合，同时读出催化兼容性、动力学和突变响应。在时间分隔基准上，其 top-1 催化剂检索成功率为 30.1%，最强基线为 17.2%；与动力学训练集序列一致性不超过 40% 的酶上，米氏常数预测秩相关最高达 0.64。

推荐理由

该预印本把催化兼容性、动力学与突变响应统一到结构表征中，为酶检索和改造提供了可比较的评测参照。