Nature子刊 | IT+BT,罗小舟课题组揭秘酶催化常数预测的“黑科技”

针对合成生物学和代谢工程领域湿实验测量酶动力学参数成本高、干实验算法难以准确预测等问题,研究团队提出了一种基于预训练大语言模型的统一框架UniKP,可从蛋白质序列和底物结构直接高精度预测酶的动力学参数,包括酶周转数(kcat)、米氏常数(Km)和催化效率(kcat/Km),并在考虑包括pH和温度等环境因素、高值区间预测...