Nature重磅！最新捷报，农大博士在植物科学领域再发突破性研究成果！

背景：蛋白质设计是生物技术领域的关键，传统方法在设计与非蛋白质分子（如小分子、金属离子）相互作用的蛋白质方面存在挑战，而复杂酶的设计更是重大难题。研究目的：开发基于深度学习的蛋白质序列设计方法（如LigandMPNN）以提升蛋白质与非蛋白质分子相互作用的设计能力，并利用AI工具（如RFdiffusion、ProteinMPNN）从头设计高效酶（如丝氨酸水解酶），旨在为酶、传感器和结合蛋白的设计提供更高效、准确的工具。结论：提出的LigandMPNN方法在恢复天然氨基酸序列方面显著优于现有方法，而设计的丝氨酸水解酶催化效率可提升高达10万倍，且结构新颖，突破了天然酶的结构限制，展示了AI在蛋白质设计领域的突破性进展。