摘要：蛋白质重组表达是生物工程研究与应用的一个关键环节，实现蛋白质的高水平、高活性表达具有重要的理论价值与实践意义。长期以来，对蛋白质重组表达水平的优化大多聚焦于考察和优化重组表达体系构成、重组工程菌的培养条件及诱导条件等外部因素，而对蛋白质编码序列、调控序列等内部因素的研究相对较少。随着生物信息学、计算生物学与人工智能技术的快速发展与深度融合，人们尝试利用机器学习方法构建蛋白质表达水平预测模型或蛋白质序列生成模型，再基于模型进行蛋白质序列的智能优化或从头设计。这种策略不仅能有效提升蛋白质重组表达序列优化的精准度和效率，还能为深入解析蛋白质表达水平调控机制提供新的研究视角，因而引起了众多研究者的关注和重视。本文总结了近年来机器学习在蛋白质重组表达序列优化与设计领域的最新研究进展，重点分析讨论了代表性机器学习模型的构建方法与序列优化策略，以及如何突破训练数据的局限性、提升模型可解释性等有待解决的关键问题。
文章目录
1.基于蛋白质表达预测模型的序列优化研究
1.1基于调控序列的预测模型
1.2基于编码序列的预测模型
1.3基于预测模型的序列优化要解决的关键问题
2.基于生成模型的序列优化研究
2.1蛋白质序列生成模型的构建与应用
2.2基于生成模型的序列优化要解决的关键问题
展望
