一种酶动力学参数预测方法及其应用

本发明涉及一种酶动力学参数预测方法及其应用。本发明设计全新的基于人工智能的酶动力学参数预测框架，该框架基于蛋白质语言模型、化合物分子语言模型、分子指纹对酶‑底物信息进行建模，然后应用机器学习算法来拟合酶的动力学参数，包括酶的转换数kcat、米氏常数Km，和催化效率kcat/Km，在聚类后的10折交叉验证数据集上训练，实现提高预测准确性以及模型泛化能力，并进一步开发新酶挖掘方案，结合传统的序列比对方法能够显著提高酶挖掘的成功率。