无实验数据指导蛋白质定向进化，上海交大洪亮课题组发表微环境感知图神经网络 ProtLGN

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原标题：无实验数据指导蛋白质定向进化，上海交大洪亮课题组发表微环境感知图神经网络 ProtLGN
关键字：蛋白质,突变,模型,氨基酸,突变体
文章来源：HyperAI超神经
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作者：加零
编辑：李宝珠，三羊
上海交通大学洪亮课题组研发了一种名为 PROTLGN 的微环境感知图神经网络，能够从蛋白质三维结构中学习并预测有益的氨基酸突变位点，指导具有不同功能白质单位点突变和多位点突变设计。在现代生物技术和医药研究中，蛋白质工程扮演着至关重要的角色。通过修改蛋白质的氨基酸序列，蛋白质工程可以改善或赋予蛋白质新的生物化学性质，如增强酶的催化效率、提高药物的亲和力或改善其热稳定性。这些改进对于开发新药、治疗疾病以及提高生物制造的效率等方面都是非常关键的。
蛋白质工程需要从数以万计的候选突变体中筛选出最优突变体，其中的有利突变是指那些能够改善蛋白质某一或多个生物化学属性的遗传变异，增强蛋白质的稳定性、亲和力、选择性或催化效率，使其更适合特定的应用。然而，通过实验验证高适应性突变体的成本大、时间长，此外，多个有益突变的组合往往会受到负表观遗传效应的影响，使得蛋白质的功能因突变而降低，这些因素都在不同程度上增加了高效蛋白质设计的复杂性。
近几年，基于深度学习的预测与筛选方法在实际应用中得到了验证与应用：通过分析大量数据，学习蛋白质序列、结构与功能的关系，能够提高蛋白质设计的

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