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虛擬專刊

AI and Enzyme Engineering

由中國科學院微生物研究所陶勇研究員與吳邊研究員組織的虛擬專刊AI and Enzyme Engineering在mLife網站正式上線，共計6篇文章，包括2篇Review，1篇Original Research，2篇Method，1篇Correspondence，歡迎閱讀！

Reviews

?Protein engineering in the deep learning era

Bingxin Zhou, Yang Tan, Yutong Hu, Lirong Zheng, Bozitao Zhong, Liang Hong

https://doi.org/10.1002/mlf2.12157

上海交通大學洪亮教授團隊梳理了蛋白質工程領域中常見的深度學習算法的研究方向。文章全面介紹了基于序列和結構的蛋白質表征方法，以及適用于各種預測和生成任務的通用建模流程。此外還總結了常見任務和相關公開數據集，用于訓練和評估模型表現，如突變體排序和蛋白質功能和性質預測等。

?Discovery, design, and engineering of enzymes based on molecular retrobiosynthesis

Ancheng Chen, Xiangda Peng, Tao Shen, Liangzhen Zheng, Dong Wu, and Sheng Wang

https://doi.org/10.1002/mlf2.70009

上海智峪生物科技有限公司王晟博士團隊綜述了人工智能（AI）在生物合成領域的前沿應用與創新突破。AI通過智能設計、構建和優化酶反應體系，推動生物合成技術跨越式發展：在代謝路徑規劃中，AI驅動的分子逆合成算法突破了傳統路線設計瓶頸；基于序列/結構比對的酶發現技術結合AI精準預測，顯著提升酶挖掘效率；針對非天然反應，AI賦能的功能注釋與分子模擬技術開創了人工酶創制新范式。數據驅動的智能模型重塑酶工程策略，通過熱穩定性增強、活性位點優化等策略擴展生物催化劑應用邊界。最后，文章還總結了當前面臨的潛在挑戰并展望未來研究方向，盡管面臨化學數據稀疏性等挑戰，生物催化技術向藥物合成、綠色制造等領域的滲透已成必然趨勢，標志著生物制造向智能化時代的全面轉型。

Original Research

?Optimizing enzyme thermostability by combining multiple mutations using protein language model

Jiahao Bian, Pan Tan, Ting Nie, Liang Hong, Guang-Yu Yang

https://doi.org/10.1002/mlf2.12151

上海交通大學楊廣宇研究員團隊和洪亮教授團隊共同提出一種AI輔助的酶熱穩定性工程策略，高效組合多個有益單點突變。在肌酸酶進化中，兩輪設計獲50個卓越熱穩定突變體，成功率100%，微調后的模型可以從數據集中有效捕捉組合突變體中的上位效應。

Methods

?NAC4ED: A high-throughput computational platform for the rational design of enzyme activity and substrate selectivity

Chuanxi Zhang, Yinghui Feng, Yiting Zhu, Lei Gong, Hao Wei, Lujia Zhang

https://doi.org/10.1002/mlf2.12154

華東師范大學張魯嘉教授團隊開發的在線平臺NAC4ED，能繞過量子力學（QM）和 QM/MM 等復雜方法，利用近攻擊構象關鍵參數表征催化機制，直接計算設計酶的突變活性和選擇性，在確保精準計算的同時降低了時間成本。該平臺含虛擬突變、對接、動力學模擬和評估分析四個模塊，通過簡化計算流程實現酶的高通量篩選，同時為人工智能設計提供了有效的關鍵計算參數。

? HPClas: A data-driven approach for identifying halophilic proteins based on catBoost

Shantong Hu, Xiaoyu Wang, Zhikang Wang, Menghan Jiang, Shihui Wang, Wenya Wang, Jiangning Song, Guimin Zhang

https://doi.org/10.1002/mlf2.12125

北京化工大學張桂敏教授團隊和澳大利亞蒙納士大學宋江寧教授團隊收集嗜鹽菌分泌蛋白，通過catBoost在嗜鹽蛋白數據集上進行了訓練，開發了能準確識別嗜鹽蛋白的預測模型，獨立測試集準確率84.5%。數據集和源碼已上傳至https://github.com/Showmake2/HPClas。

Correspondence

?GRAPE-WEB: An automated computational redesign web server for improving protein thermostability

Jinyuan Sun, Wenyu Shi, Zhihui Xing, Guomei Fan, Qinglan Sun, Linhuan Wu, Juncai Ma, Yinglu Cui, Bian Wu

https://doi.org/10.1002/mlf2.12152

中國科學院微生物研究所吳邊研究員團隊研發了用于蛋白質工程的GRAPE策略，以提升酶在各類應用中的穩定性。該策略將先進的計算方法與獨特的聚類及貪心累積方法相結合，從而能用最少的實驗工作量高效探究基因上位效應。為了讓非專業人士也能使用這一策略，該團隊推出了一個自動化且用戶友好的網絡服務器 GRAPE-WEB，用戶無需大量生物信息學知識，就能實現對酶穩定突變的設計、檢測與組合。GRAPE-WEB 性能強大且易于使用，為蛋白質熱穩定性設計提供了全面且靈活的方法。

mLife

期刊簡介

mLife是由中國科學院主管、中國科學院微生物研究所主辦（中國微生物學會為合作單位）的我國微生物學領域第一本綜合性高起點英文期刊。mLife瞄準全球微生物學領域高水平科研成果和前沿進展，報道內容覆蓋微生物學各個學科。mLife的辦刊目標是打造微生物學領域綜合性國際旗艦期刊。目前，mLife已被國內外重要數據庫ESCI、PubMed Central、Scopus、CSCD、DOAJ、CAS等收錄。2024年，mLife首獲JCR影響因子4.6，位于微生物學科Q1區。2025年，mLife入選中國科學院期刊分區表生物學二區。

期刊網站：

http://mlife.im.ac.cn/

https://wileyonlinelibrary.com/journal/mLife

https://www.sciopen.com/journal/2097-1699

投稿網站：https://mc.manuscriptcentral.com/mlife

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