基于机器学习的多重酶协同处理在制浆造纸工业中的全局优化研究

为解决制浆造纸工业(PPI)中酶鸡尾酒(Enzyme cocktails)活性受复杂环境变量影响的问题，研究人员通过机器学习(ML)构建预测模型(R2=0.93)，结合遗传算法(GA/NSGA-II)优化酶协同条件，显著降低中试成本。该研究为PPI绿色转型提供数据驱动新范式。

　　

制浆造纸工业(PPI)是全球经济的重要支柱，但传统工艺的高能耗、高污染问题日益凸显。尽管近年来技术升级减少了废弃物排放，PPI仍面临碳中和压力与环境可持续性挑战。酶辅助生物技术因其环保特性备受关注，纤维素酶(EG)、木聚糖酶(XYN)和果胶酶(PMGL-Ba)等酶制剂可显著降低化学试剂用量。然而，工业环境中多酶协同工作时，其活性受pH、温度、添加剂等变量复杂影响，传统实验优化方法成本高昂且效率低下。

为解决这一难题，研究人员开展了一项创新研究。通过模拟造纸环境收集218组酶活性数据，构建XGBoost机器学习模型，预测精度达R²=0.93。进一步采用遗传算法(GA)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)实现：1)多酶协同最优条件预测；2)实际工况下酶活性测定。实验验证表明，该方法可显著提升参数选择效率，降低中试成本。

关键技术包括：1)建立涵盖pH(3-9)、温度(30-70°C)、添加剂类型(金属离子/表面活性剂)等变量的工业级数据集；2)采用XGBoost算法构建预测模型；3)应用多目标优化算法(NSGA-II)求解帕累托前沿；4)通过实验室规模实验验证模型可靠性。

【Microorganisms and reagents】
研究选取与PPI密切相关的三种酶：纤维素酶(EG 1)、木聚糖酶(XYN)和果胶酶(PMGL-Ba)，使用基因工程改造的Komagataella phaffii作为表达系统，确保酶制剂性能符合工业需求。

【Statistical analysis of the dataset】
218组数据覆盖5个关键操作变量，通过Shapiro-Wilk检验确认数据正态性(P>0.05)，采用Pearson相关系数分析变量间相互作用，为模型构建奠定统计学基础。

【Conclusions】
研究证明XGB-GA/NSGA-II联用模型能准确预测酶鸡尾酒最优工况，将传统实验周期缩短80%。该成果首次实现ML在PPI多酶协同活性预测中的应用，为工业级酶制剂优化建立新范式。

讨论部分强调，该方法突破传统试错法局限，通过数据驱动实现三大创新：1)建立首个PPI多酶活性预测数据库；2)开发可解释性强的ML模型；3)创建实验-计算联用优化框架。未来可通过扩大数据库覆盖更多酶种类和工况，进一步提升模型普适性。该研究为PPI减少化学依赖、实现碳中和目标提供关键技术支撑，相关方法论也可拓展至其他工业生物过程优化领域。