基于机器学习蛋白质溶解度预测方法的研究进展  

作　　者：李泽凯 

机构地区：[1]福建师范大学生命科学学院,福建福州350108

出　　处：《前卫》2023年第5期1-3,共3页

摘　　要：蛋白质溶解度是影响重组蛋白质产量的关键因素,对蛋白质的溶解度进行预测可以为提高蛋白质产量提供更好的生产方案。随着生物数据规模的不断扩增和计算机科学的发展,机器学习在蛋白质溶解度预测领域的应用上发挥出很大优势。本文主要介绍机器学习在蛋白质溶解度预测的应用以及常见的八种蛋白质溶解度预测方法,并对具有代表性的蛋白质溶解度数据库进行了总结,提出了对蛋白质溶解度预测未来研究方向的展望。

关 键 词：蛋白质溶解度 机器学习 可溶性 预测 

分 类 号：G0[文化科学]