工业酶作为生物制造的“芯片”，其设计和构建是酶催化应用于化工、能源、医药等领域的底层使能技术。传统的人工实验筛选方式、定向进化以及“半理性”改造方式，所需实验验证量大、效率低、性能提升有限且改造范围仅限于天然酶。本项目首创基于数据驱动的生成式AI与催化空间优化理论融合的“酶编辑”模式，建立酶分子设计序列-结构-功能的三维互映射，可精准创制出高品质 “非天然”工业酶，使得更多高价值、用途广的化学品可以在非苛刻环境下高效合成，有望在全球工业酶创制领域实现中国领跑。目前已成功开发出可加速功能性蛋白序列挖掘的新酶识别算法；开发了针对酶特异性家族的酶-底物活性评估机器学习模型，在磷酯水解酶、β-酮酸裂解酶、酯水解酶等7个酶体系上进行了验证，分类准确率（AUPR值）可达80%。本项目由分子动力（北京）科技有限公司牵头研发。

知识图谱结构型酶反应工程数据库

基于统计热力学的新酶创制空间可兼具功能性和多样性