基于分子模拟和人工智能的蛋白质热稳定性预测模型的研究与构建

来源：中国农业科学院生物技术研究所，2022年1月17日12:52

近日，中国农业科学院生物技术研究所微生物蛋白质设计与智能创新团队与国内科研院所合作，构建了基于分子动力学模拟和人工智能的蛋白质突变体热稳定性预测策略，并通过该策略成功实现了提高PET塑料降解酶耐热性的分子设计，为酶蛋白的靶向分子设计提供了新方法，为塑料生物降解提供了新材料。相关研究成果发表在《计算与结构生物技术杂志》上

近日，中国农业科学院生物技术研究所微生物蛋白质设计与智能创新团队与国内科研院所合作，构建了基于分子动力学模拟和人工智能的蛋白质突变体热稳定性预测策略，并通过该策略成功实现了提高PET塑料降解酶耐热性的分子设计，为酶蛋白的靶向分子设计提供了新方法，为塑料生物降解提供了新材料。相关研究成果发表于《计算与结构生物技术期刊（Computational and Structural Biotechnology Journal）》。

热稳定性是酶蛋白应用的一个重要理化性质，代表了蛋白质在高温下的结构稳定性。目前，以分子模拟和人工智能为代表的计算技术的不断突破，为蛋白质热稳定性的合理设计注入了新的活力。在此背景下，本研究尝试采用分子动力学模拟和机器学习相结合的研究方法，重点研究蛋白质热稳定性预测的新方法和热稳定性修饰的案例研究。构建了一个高精度的智能预测模型。同时，将MDL策略成功应用于PET塑料降解酶TfCut2的热稳定性改性。采用MDL策略，对TfCut2进行全位点饱和突变(在正常实验条件下无法进行如此大量的突变实验)，筛选出9个热稳定性提高的单点突变株进行实验验证。结果表明，7个单点突变体比野生型TfCut2具有更好的热稳定性。在随后的联合突变中，最佳突变株S121P/D174S/D204P的T m值比野生型高9.3，其降解PET塑料的能力提高了46.42倍，进一步证明了MDL策略的有效性。

该研究得到了国家重点研发项目的支持；d计划和中国农业科学院科技创新工程。(100yiyao.com)

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