细菌酶学与代谢的AI知识图谱整合框架：从基因组解码到生物技术应用

为解决基因组数据激增背景下细菌代谢预测的规模化瓶颈，研究人员开发了集成生物合成推理套件(IBIS)。该系统结合深度学习(Transformer模型)与知识图谱技术，实现了酶、生物合成域及代谢通路的精准向量嵌入，突破传统工具在计算效率与跨数据集互操作性上的局限。其创新性在于同步解析初级/特殊代谢网络，为微生物组学研究和合成生物学应用提供了AI驱动的全景分析平台。

　　细菌凭借其纷繁复杂的代谢网络主宰着地球生态系统。如今基因组数据已成为研究细菌代谢的通用起点，但现有技术对代谢功能的预测与比对能力仍面临重大挑战。本文重磅推出一个革命性AI系统——集成生物合成推理套件(IBIS)，它巧妙融合知识图谱架构与深度学习方法，在细菌代谢研究领域实现三大突破：首先，采用Transformer模型为单个酶(Enzyme)、生物合成域(Biosynthetic domains)及完整代谢通路生成高保真数字嵌入(Embedding)；其次，通过图数据库整合海量元数据，首次实现跨物种保守代谢物的进化追踪；更重要的是，系统独创性地将初级代谢(Primary metabolism)与特殊代谢(Specialized metabolism)纳入统一分析框架，其智能嵌入算法能像"分子探针"般高效挖掘潜在新通路。相比传统生物信息学工具，IBIS的计算速度提升显著，在处理大规模基因组数据时展现出降维打击优势，为微生物组(Microbiome)研究、抗生素开发等领域开辟了数据驱动的新范式。