综述：预测生物催化中的机器学习：方法与应用的比较研究

这篇综述系统比较了机器学习（ML）在预测生物催化领域的应用进展，重点探讨了酶功能预测（EC编号）、反应注释、酶-底物特异性、反应结果和动力学参数预测等核心任务，并评述了神经网络（NN）、图神经网络（GNN）和Transformer等算法的优劣，为合成生物学和绿色生物催化研究提供了方法论指导。

　　

预测生物催化中的机器学习革命

近年来，机器学习（ML）彻底改变了生物催化研究范式。这篇综述系统梳理了ML在酶功能预测、反应机制解析和代谢通路优化中的前沿应用，揭示了计算工具与生化数据交叉融合的创新潜力。

酶功能预测的智能升级

传统EC编号分类系统面临酶多功能性和反应歧义性的挑战。Transformer架构的EnzBert模型通过自注意力机制实现EC层级预测准确率跃升（Level 2达95%），而对比学习框架CLEAN在低相似度序列中保持67%的F1值。值得注意的是，结构感知模型GraphEC整合ESMFold预测的3D结构，将EC覆盖扩展到5100+类别。

反应注释的化学信息学突破

反应SMILES的简化表示限制机制学习，差分反应指纹（DRFP）和反应规则（RetroRules）等新表征方法应运而生。BEC-Pred模型通过BERT架构实现未表征反应分类（准确率91.6%），而BiCINet在6步天然产物合成路线设计中展现72.4%的top-10准确率。

酶-反应配对的动态建模

CLIPZyme创新性地融合酶结构嵌入与反应特征，在萜烯合酶反应中取得72.46%的BEDROC85评分。实验验证显示，RG401和SG303突变体的分子对接结果与模型预测的活性位点热图高度吻合。

动力学预测的跨维度挑战

UniKP模型整合pH/温度环境因子，使k_cat预测Pearson系数达0.85。CataPro通过进化兼容性筛选（ΔPSSM>7），指导设计的SsCSO突变体活性提升65倍，突显ML在酶工程中的价值。

未来发展的关键路径

当前面临四大核心挑战：

1. 1.

   数据异构性：酶Map数据集使区域选择性预测准确率提升至87%

2. 2.

   机制表征不足：对比学习框架CLAIRE通过反应对齐机制提升F1值至0.911

3. 3.

   环境依赖性：MPEK模型引入条件门控机制（CGC），K_m预测R²达0.746

4. 4.

   验证瓶颈：自动化筛选平台加速预测-实验闭环验证

这些突破标志着生物催化研究已进入"序列-结构-功能-环境"多维建模的新纪元，为可持续生物制造和精准代谢工程开辟了新路径。