Km

降低预测误差,中国科学院团队开发用于预测酶动力学参数的统一框架

编辑 | 萝卜皮酶动力学参数的预测对于设计和优化各种生物技术和工业应用的酶至关重要，但当前预测工具在各种任务上的有限性能阻碍了它们的实际应用。中国科学院的研究人员开发了 UniKP，一个基于预训练语言模型的统一框架，用于预测酶动力学参数，包括来自蛋白质序列和底物结构的酶周转数 (kcat)、米氏常数 (Km) 和催化效率 (kcat / Km)。还提出了源自 UniKP (EF-UniKP) 的两层框架，从而允许在考虑环境因素（包括 pH 值和温度）时进行稳健的 kcat 预测。并且，该团队系统地探索了四种有代表性

1/3/2024 11:54:00 AM

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