合成生物学｜林一瀚等：AI+定向进化赋能蛋白改造及优化

本文总结了定向进化技术在蛋白改造及优化中的应用，探讨了其优势、一般步骤及局限性。定向进化通过在实验室中模拟自然进化过程，从大量突变序列中筛选出性能提升的蛋白序列，广泛应用于酶、抗体、生物传感器等的改造。近年来，机器学习与蛋白语言模型的发展进一步提升了定向进化的效率和适用范围。文章还介绍了连续定向进化平台及其在蛋白功能优化中的表现，并讨论了AI技术在起始序列优化、中间文库设计和功能信息提取中的应用。最后，文章展望了AI与定向进化结合的未来发展方向，强调了数据积累和方法学创新的重要性。