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生 物 工 程 学 报 池燕飞 等/机器学习在蛋白质功能预测领域的研究进展 2141
Chinese Journal of Biotechnology
/cjbcn Jun. 25, 2023, 39(6): 2141-2157
DOI: 10.13345/j.cjb.221002 ©2023 Chin J Biotech, All rights reserved
·酶催化与生物合成机制·
冯旭东 北京理工大学特别研究员、博士生导师。2014 年在奥克兰大学(新
西兰)获工学博士学位,目前担任北京理工大学化学与化工学院生物化工研
究所副所长。研究领域包括生物催化与酶工程、代谢工程与合成生物学,
研究内容主要包括植物天然产物合成与改性过程中关键酶的挖掘、改造及
工程化应用。先后主持国家自然科学基金3 项、国家重点研发计划子课题2 项、
省部级项目 3 项。以第一作者或通信作者在Biotechnology Advances 、Natural
Product Reports 、Critical Reviews in Biotechnology 等生物化工领域主流期刊
发表论文 36 篇,获授权国家发明专利 11 项,申请PCT 专利 1 项。2019 年
入选北京市科技新星计划。担任Frontiers of Chemical Science and Engineering 青年编委、《合成
生物学》编委。
机器学习在蛋白质功能预测领域的研究进展
1 1,2 1*
池燕飞 ,李春 ,冯旭东
1 北京理工大学化学与化工学院 化学工程系 生物化工研究所 医药分子科学与制剂工程工业和信息化部
重点实验室,北京 100081
2 清华大学化学工程系 工业生物催化教育部重点实验室,北京 100084
池燕飞, 李春, 冯旭东. 机器学习在蛋白质功能预测领域的研究进展[J]. 生物工程学报, 2023, 39(6): 2141-2157.
CHI Yanfei, LI Chun, FENG Xudong. Advances in machine learning for predicting protein functions[J]. Chinese Journal of
Biotechnology, 2023, 39(6): 2141-2157.
摘 要:蛋白质是有机生命体内不可或缺的化合物,在生命活动中发挥着多种重要作用,了解蛋
白质的功能有助于医学和药物研发等领域的研究。此外,酶在绿色合成中的应用一直备受人们关
注,但是由于酶的种类和功能多种多样,获取特定功能酶的成本高昂,限制了其进一步的应用。
目前,蛋白质的具体功能主要通过实验表征确定,该方法实验工作繁琐且耗时耗力,同时,随着
生物信息学和测序技术的高速发展,已测序得到的蛋白质序列数量远大于功能获得注释的序列数
量,高效预测蛋白质功能变得至关重要。随着计算机技术的蓬勃发展,由数据驱动的机器学习方
法已成为应对这些挑战的有效解决方案。本文对蛋白质功能及其注释方法以及机器学习的发展历
程和操作流程进行了概述,聚焦于机器学习在酶功能预测领域的应用,对未来人工智能辅助蛋白
质功能高效研究的发展方向提出了展望。
关键词:人工智能;机器学习;蛋白质功能;功能预测
资助项目:国家自然科学基金
This work was supported by the Na
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