【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及预测酶突变体活性，具体涉及一种预测酶突变体活性的方法。
技术介绍
1、在酶工程和蛋白质设计中，预测酶突变体的活性变化是一个关键挑战。现有方法通常依赖于分子动力学模拟或定量构效关系模型，但这些方法在处理复杂的酶突变体时存在准确度不足和计算成本高的问题。机器学习方法近年来被引入该领域，然而，如何选择适当的特征并有效地应用于模型训练仍是一个开放性问题，如公开号为cn116884472a的中国专利公开一种抗菌肽抗菌活性预测方法，其通过将抗菌肽基因的内在联系考虑进去并通过改进预测模型解决了模型容易出现过拟合的问题和抗菌肽活性预测中部分标签缺失的问题，但上述专利对于突变体活性变化的预测显得力不从心。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种预测酶突变体活性的方法，此方法能够显著提高对突变体活性变化的预测准确度。
2、本专利技术的技术方案为：
3、一种预测酶突变体活性的方法，所述方法包括：
4、糖苷酶转移酶数据输入；
5、提取影响糖苷酶转移酶活性的关键特征；
6、预定义氨基酸特性字典；
7、训练集和测试集划分；
8、模型训练与优化；
9、模型评估与验证。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述糖苷酶转移酶数据输入包括以下特征：活性口袋氨基酸位点变化、底物的三维体积特征。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述氨基酸的特征提取包括
12、作为本专利技术的进一步方案，所述氨基酸特性字典存储氨基酸的多种物理化学属性，这些属性包括疏水性、体积、极性。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述底物体积计算利用rdkit工具计算，底物分子m的体积v(m)的计算公式如下：
14、
15、其中，表示分子中第i个原子的贡献，n为分子的总原子数。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述训练集和测试集划分将数据集通过train_test_split函数随机划分为训练集和测试集。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述模型选择随机森林模型。
18、本专利技术与现有技术相比，具有以下有益效果：
19、本专利技术提出了一种预测酶突变体活性的方法，该方法特别针对糖基转移酶类酶突变体，通过使用特定的特征选择，如氨基酸的疏水性变化、体积变化，以及底物的体积等特征，结合随机森林算法，能够显著提高突变体活性预测的准确性，此方法可以用于筛选具有潜在应用价值的酶突变体，以减少实验筛选的工作量和成本。
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1.一种预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述糖苷酶转移酶数据输入包括以下特征：活性口袋氨基酸位点变化、底物的三维体积特征。
3.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述氨基酸的特征提取包括活性口袋内氨基酸的疏水性和体积变化以及底物体积的变化。
4.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述氨基酸特性字典存储氨基酸的多种物理化学属性，所述属性包括疏水性、体积、极性。
5.如权利要求3所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述底物体积的计算利用RDKit工具计算，底物分子M的体积V(M)的计算公式如下：
6.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述训练集和测试集划分步骤将数据集通过train_test_split函数随机划分为训练集和测试集。
7.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述模型选择随机森林模型。
8.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方
9.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述模型评估与验证，包括如下步骤：计算若干次验证的平均性能，该平均值作为模型的最终评估结果。
...【技术特征摘要】
1.一种预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述糖苷酶转移酶数据输入包括以下特征：活性口袋氨基酸位点变化、底物的三维体积特征。
3.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述氨基酸的特征提取包括活性口袋内氨基酸的疏水性和体积变化以及底物体积的变化。
4.如权利要求1所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述氨基酸特性字典存储氨基酸的多种物理化学属性，所述属性包括疏水性、体积、极性。
5.如权利要求3所述的预测酶突变体活性的方法，其特征在于，所述底物体积的计算利用rdkit...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁博青，陈良，张顺斌，
申请(专利权)人：青岛奔月生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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