近日，中国科学院微生物研究所杨怀义研究团队与中国科学院计算技术研究所卜东波研究团队、北京航空航天大学医学科学与工程学院叶盛教授团队合作，在Bioinformatics期刊发表了题为Accurate ａｎｄ efficient protein sequence design through learning concise local environment of residues的研究论文，提供了一种通过精准序列预测实现蛋白质从头设计及重组表达，获得结构稳定目标蛋白的新途径。

　　团队开发了一种基于AI的蛋白质从头设计软件ProDESIGN-LE，对68个自然蛋白与129个幻想蛋白进行了从头设计，在对68个自然蛋白序列设计中，ProDESIGN-LE设计的序列与天然蛋白序列一致性为0.33，其设计序列预测结构的TM-score为0.84，接近天然序列预测结构的TM-score值0.88。

ProDESIGN-LE的蛋白从头设计过程

　　团队在大肠杆菌中重组表达从头设计的氯霉素乙酰转移酶蛋白（CAT III），对ProDESIGN-LE设计结果进行了评价。研发团队以CAT III的骨架结构作为目标结构运行ProDESIGN-LE，获得了5个设计蛋白，并在大肠杆菌中进行了重组表达。结果表明，所设计的5个蛋白均成功表达，其中设计的CAT-h2成功折叠成了具有结构的稳定蛋白，有较高的热稳定性，融解温度为72.5°C，接近于CAT III的74.8°C。

从头设计蛋白与天然CAT III蛋白的实验表征

　　中国科学院计算技术研究所博士研究生黄斌、中国科学院微生物研究所范婷文工程师、北京航空航天大学博士研究生王凯悦为该论文共同第一作者，中国科学院计算技术研究所卜东波研究员、中国科学院微生物研究所杨怀义研究员、北京航空航天大学叶盛教授为共同通讯作者。本研究得到了国家重点研发计划（2020YFA0907000）、中国科学院重点部署项目（YJKYYQ20210032）、中国科学院微生物研究所三年行动计划等基金资助。

　　原文链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/39/3/btad122/7077134