在本届大赛的蛋白质设计赛道中,我院IGEM社团组建的HIAS-Team团队借助人工智能与计算生物学方法,成功设计出兼具高荧光亮度和优良热稳定性的GFP变体。
本次赛题要求设计的GFP变体不仅具有良好的初始荧光亮度,还需在72℃高温处理后保持较高的荧光稳定性。针对亮度与稳定性难以兼顾这一挑战,我们构建了数据驱动的蛋白质设计流程:
数据分析:综合分析官方提供的蛋白质序列、突变数据、结构信息,挖掘与荧光亮度、蛋白折叠和热稳定性相关的关键特征。
智能建模:利用机器学习模型和蛋白质结构模型,对候选突变及其组合进行亮度和稳定性预测,筛选具有协同提升潜力的设计方案。
多目标优化:综合考虑荧光亮度、热稳定性、结构合理性和序列多样性,最终确定6条候选序列。
经大赛实验平台验证,HIAS-Team团队设计的GFP变体在综合性能评估中表现优异,最终获得金奖。本次参赛体现了人工智能与计算生物学方法在功能蛋白设计中的应用潜力,也为多学科,多学院的交叉协作提供了实践机会。