摘要
酶催化已经在日用化学品、药物和功能材料等生产中得到越来越广泛的应用.酶,作为生物制造业的核心"芯片",其催化反应的预测与设计是推动传统生物制造走向生物智造发展的核心驱动力之一.然而目前我们对大自然酶催化的了解仍然非常有限,这严重阻碍了我们对酶催化空间的探索和利用.随着大数据时代的到来,数据驱动的计算模拟已经成为酶催化新空间的挖掘及其功能优化设计的重要手段.各种计算工具和平台的开发正极大地加速并赋能于酶学相关领域的各类实验研究.本文针对酶催化过程中底物、产物和酶的预测及设计方法进行了综述,概述了近年来酶反应相关的数据库,汇总比较了数据驱动的酶反应设计工具,着重介绍了深度学习在该领域的应用,并从数据、模型、算法、平台等多方面展望和探讨了数据驱动型计算方法在酶反应预测与设计领域的发展前景.
基金项目
广东省重点研发计划(2022B1111080005)
NETL
NSTL
维普
万方数据