主页 研究方向 研究团队 科研成果 团队合影 最新资讯 科研资源 联系我们
计算机辅助的酶工程改造

深度学习方法已经被越来越多地应用于查找蛋白质数据存在的模式,这些模式的分析有助于预测酶的结构,改善酶的稳定性、溶解度和改造酶的功能,预测底物的特异性并指导酶的改造。 计算机设计(In silico design, ISD)方法可用于发现新的生物催化剂和改善功能已知的酶的理化性质。深度学习方法已经被越来越多地应用于查找蛋白质数据存在的模式,这些模式的分析可应用于指导合理设计以改善酶的稳定性,溶解度和其他特性。

高通量筛选突变体

高通量筛选方法在成功的进化酶工程中起着极其重要的作用,它极大地增加了获得所需特性的机会,减少了时间和成本。通过利用自动化,高通量筛选方法可以简化传统的筛选过程。最重要的是,设计的方法可以使所需的突变体易于检测。