AlphaEnzyme酶基础模型预印本发布
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AlphaEnzyme酶基础模型预印本发布
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AI 综述
作者 Liu、Zheng 等在 bioRxiv 发布预印本，提出酶基础模型 AlphaEnzyme：把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。作者报告，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%；对与动力学训练集序列一致性不超过 40% 的酶，米氏常数预测秩相关最高达 0.64。 在应用测试中，作者称该模型无需针对目标做适应度训练，就能在 16 个候选的预算内富集高适应度 TrpB 变体；在前瞻性转氨酶改造中，若干优先变体优于母本，最佳设计在裂解液检测中产物信号提高 30.4 倍，并保留 (R)-选择性。上述结果均为预印本中作者自报，尚未经同行评审。
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最新进展11月5日 08:00
AlphaEnzyme：以催化知识引导酶发现与进化的酶基础模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- bioRxiv · Bioinformatics精选AlphaEnzyme：以催化知识引导酶发现与进化的酶基础模型
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。
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