基于适应性景观建模与强化学习的蛋白质工程加速技术

研究人员开发出结合深度学习与强化学习的μProtein框架，通过μFormer突变效应预测模型和μSearch强化学习算法，仅利用单点突变数据即可设计出β-内酰胺酶(β-lactamase)多点突变体，其生长速率提升高达2000倍，为蛋白质功能优化提供了高效计算解决方案。

　　

蛋白质工程领域迎来突破性进展！最新开发的μProtein框架巧妙融合了深度学习模型μFormer和强化学习算法μSearch，仅需单点突变数据就能精准预测蛋白质复合突变效果。这个智能系统通过建模上位性相互作用(epistatic interactions)和多步搜索策略，在β-内酰胺酶(β-lactamase)改造中取得惊人成果——设计出的多点突变体使细菌生长速率飙升2000倍，创下该酶活性提升新纪录。更令人振奋的是，μProtein完全摆脱了对海量实验数据的依赖，仅凭单点突变训练就实现了复杂多位点突变的精准预测，为突破蛋白质优化"序列空间爆炸"难题提供了创新性计算范式。这项技术将显著加速定制化蛋白质的开发进程，在生物医药、工业酶改造等领域具有广阔应用前景。