主要观点总结
本文主要介绍了酶工程中定向进化技术的发展以及机器学习在定向进化中的应用。首先介绍了酶、酶工程和定向进化的背景知识,然后详细描述了定向进化的实验流程,包括构建突变文库、选择和筛选以及连续定向进化。接着,文章介绍了与定向进化相关的一些工作,包括DeepSequence、EVmutation、UniRep和ECnet等模型。文章最后列出了相关的参考文献。
关键观点总结
关键观点1: 酶工程研究内容
酶工程主要研究酶的生产、固化、纯化技术、酶分子结构的修饰和改造以及在食品生物医学界的应用。
关键观点2: 定向进化的定义
定向进化是通过试管中模拟达尔文进化的过程,通过随机突变和重组并按照需求加以一定的选择压力,从而选择出具有特定特征的蛋白质。
关键观点3: 定向进化的实验流程
定向进化的实验流程包括构建突变文库、选择和筛选以及连续定向进化。其中构建突变文库可以通过体外突变法和体内突变法实现。
关键观点4: 与定向进化相关的工作
与定向进化相关的模型包括DeepSequence、EVmutation、UniRep和ECnet等。这些模型在预测突变效应的效果方面有一定的应用。
文章预览
简述酶的定向进化🦍 Machine-learning-guided directed evolution 定向进化是酶工程中最为闪耀的一颗明珠,近些年在合成生物学中大放异彩,同时也和机器学习的发展一起逐步发展壮大。本文将主要介绍定向进化(Directed Evolution)这一技术的发展和机器学习在定向进化中的相关工作。 关键词 深度学习|酶工程|定向进化 目录 背景介绍 实验流程 构建突变文库 选择和筛选 连续定向进化 相关工作 DeepSequence EVmutation UniRep ECnet 1. 背景介绍 1.1 酶和酶催化 酶(Enzyme) 的化学本质是具有催化活性的蛋白质(少部分是RNA)其具有一下性质: 经酸碱水解的最终产物是氨基酸,且被蛋白酶水解失活 是具有空间结构的大分子 是两性电解质,在不同pH条件呈现不同的离子状态 不能通过半透膜等胶体性质 酶促反应 (Enzyme catalysis)又称为酶促反应或酵素催化作用,指的是由酶
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