基于机器学习酶改造中多位点组合最佳突变的预测

摘要：

随着不可再生资源的日益减少以及化学催化所带来的环境污染问题的日益严重,应用低污染的生物催化技术改造或取代传统化工工艺已经成为可持续发展的研究热点.酶作为一种重要的生物催化剂,具有高效无污染,专一性较强等优点,在化工、医药等领域具有巨大的应用潜力和良好的发展前景.

关键词： 酶改造 多位点组合 突变预测 机器学习

作者: 徐自祥 吴洽庆 朱敦明

作者单位: 工业酶国家工程实验室,中国科学院天津工业生物技术研究所,天津,300308;中科院系统微生物工程重点实验室,中国科学院天津工业生物技术研究所,天津,300308 工业酶国家工程实验室,中国科学院天津工业生物技术研究所,天津,300308

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届中国酶工程学术研讨会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 191-191

在线出版日期: 2017-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）