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将 ScienceAI 设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 图示：相关 MCO 的晶体结构。（来源：论文） 编辑 | 白菜叶 UniProt 数据库是生物催化剂发现的宝贵资源，但预测酶功能仍然具有挑战性，尤其是对于低相似性序列。识别具有增强催化性能的优质酶更加困难。 为了克服这些挑战，西湖大学的研究团队开发了 ESM-Ezy，这是一种利用 ESM-1b 蛋白质语言模型和语义空间相似性计算的酶挖掘策略。 利用 ESM-Ezy，研究人员鉴定出具有优异催化性能的新型多铜氧化酶 (MCO)，在至少一项性能（包括催化效率、耐热、耐有机溶剂性以及 pH 稳定性）方面优于查询酶 (QE) 的成功率达到 44%。 值得注意的是，51% 的 MCO 在环境修复应用中表现出色，其中一些表现出独特的结构基序和独特的活性中心，从而增强了其功能。除 MCO 外，40% 的 L-天冬酰胺酶比 QE 具有更
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