AI工具精准预测酶与底物适配性

来源：《自然》

美国伊利诺伊大学团队在《自然》发表研究，开发出人工智能工具EZSpecificity，可精准预测酶与底物的最佳组合。该工具通过整合酶-底物配对实验数据和分子对接模拟，利用机器学习算法分析酶序列并预测最适配的底物。在四类实际应用场景测试中，其预测准确率显著优于现有主流模型，对卤化酶的实验验证准确率达91.7%。该免费在线工具将推动生物催化、药物研发等领域的酶工程应用。