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原標題：無實驗數據指導蛋白質定向進化，上海交大洪亮課題組發表微環境感知圖神經網絡 ProtLGN
關鍵字：蛋白質,突變,模型,氨基酸,突變體
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：加零
編輯：李寶珠，三羊
上海交通大學洪亮課題組研發了一種名為 PROTLGN 的微環境感知圖神經網絡，能夠從蛋白質三維結構中學習并預測有益的氨基酸突變位點，指導具有不同功能白質單位點突變和多位點突變設計。在現代生物技術和醫藥研究中，蛋白質工程扮演著至關重要的角色。通過修改蛋白質的氨基酸序列，蛋白質工程可以改善或賦予蛋白質新的生物化學性質，如增強酶的催化效率、提高藥物的親和力或改善其熱穩定性。這些改進對于開發新藥、治療疾病以及提高生物制造的效率等方面都是非常關鍵的。
蛋白質工程需要從數以萬計的候選突變體中篩選出最優突變體，其中的有利突變是指那些能夠改善蛋白質某一或多個生物化學屬性的遺傳變異，增強蛋白質的穩定性、親和力、選擇性或催化效率，使其更適合特定的應用。然而，通過實驗驗證高適應性突變體的成本大、時間長，此外，多個有益突變的組合往往會受到負表觀遺傳效應的影響，使得蛋白質的功能因突變而降低，這些因素都在不同程度上增加了高效蛋白質設計的復雜性。
近幾年，基于深度學習的預測與篩選方法在實際應用中得到了驗證與應用：通過分析大量數據，學習蛋白質序列、結構與功能的關系，能夠提高蛋白質設計的

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