AI蛋白设计领域正在面临一个现实问题模型设计的序列在AI系统中评分很高但是在实验室中可能表达困难、活性较低、稳定性差等。计算设计与湿实验的功能验证存在脱节。近日腾讯AI Lab的何冰、姚建华团队在Nature Communications发表了题为“Functional protein design and enhancement with ontology reinforcement iteration”的文章。研究人员构建了本体论强化迭代ORI, Ontology Reinforcement Iteration的蛋白设计框架。它用结构化本体提示模型生成蛋白生成的序列可控、可解释。并且通过湿实验反馈强化学习机制RLWF将实验室获得的蛋白表达量、酶活等数据量化为奖励信号自动迭代更新生成模型构建“生成-验证-更新”的真正闭环系统。ORI工作流源自文献义翘神州SinoBiological为全球生命科学基础研究与创新药物研发提供高质量的产品与专业化服务为高水平的AI模型设计团队提供科研试剂和技术支持。本研究中表达靶蛋白的基因合成、无细胞蛋白表达、酶活性检测等湿实验验证过程多次引用义翘神州的产品。研究团队通过溶菌酶、几丁质酶和双功能酶进行了验证。ORI初始模型设计的蛋白经过湿实验验证其表达量和活性与天然蛋白相近。经过RLWF优化后的溶菌酶表达量从0.109 mg/mL提高到0.207 mg/mL酶活性更是有两个数量级100倍的提升。几丁质酶在工业应用中接近60℃时会失活。本研究获得3个在70℃下仍保持高活性的酶其中表现最优的TX-SC2在85℃长时间孵育后仍保持完全活性在95℃下仍有部分活性。溶菌酶和几丁质酶拥有相似的催化机制和结构基序但两者之间的交叉反应性很小。研究团队通过ORI策略在训练初始阶段同时纳入单功能酶和多功能酶数据然后用两种酶的实验活性数据驱动RLWF优化使模型学会关联序列特征与酶功能指标。在生成的10000条候选双功能蛋白序列中选择100条进行验证65条在无细胞表达系统中成功表达。其中TX-ME具有溶菌酶和几丁质酶法共有结构框架在活性上均优于单功能酶和天然双功能酶Hevamine A。蛋白质表达ORI闭环的关键研究团队认为成功的蛋白质表达是将计算设计转化为可实验测试候选物的关键步骤。在本文中研究团队分别在HEK293、E.coli和无细胞表达系统中进行湿实验验证。结果显示3种系统表达蛋白量超过0.1 mg/mL的比例存在差异其中HEK293有16.91%E.coli和无细胞表达系统分别为40%和50%。并且在细胞系统中高表达的蛋白质在无细胞系统中始终能够高表达。无细胞系统还具有不依赖宿主和高度可重复的特性因此非常适合在ORI的闭环实验工作中进行标准化评估。研究人员在后续的实验中选择无细胞表达系统作为默认的表达平台。图片源自文献本文选择义翘神州的无细胞蛋白合成试剂盒构建表达体系将pJL1表达载体加入100μL的体系中30℃恒温摇床以800 rpm孵育3小时即可进行离心收集上清液进行蛋白纯化。义翘神州无细胞合成试剂盒义翘神州XPressMAX™无细胞蛋白合成试剂盒货号CFKIT02属于即开即用型仅需在反应体系中加入编码靶蛋白的DNA或mRNA模板。试剂盒具有以下特色01表达快速从模板加入到蛋白产出可在2-6小时内完成。02高效筛选反应环境开放可灵活调节氧化还原电位、pH、离子强度等参数易于掺入同位素标记、荧光探针或非经典氨基酸。03兼容性广表模板支持质粒DNA与线性DNAPCR产物可表达非天然氨基酸、抗菌肽等对细胞有毒性的蛋白。04二硫键友好表达含复杂二硫键的蛋白不需额外添加增强剂可实现蛋白正确折叠。05性能可靠试剂盒经内部大量实验和服务项目验证成功率99%。06工业化供应提供Bulk规格定制无缝对接工业级高通量需求。News!新品上市0元免费试用【参考文献】1. He, B., Qin, C., Zhao, Y. et al. Functional protein design and enhancement with ontology reinforcement iteration. Nat Commun 2026. https://doi.org/10.1038/s41467-026-69855-6
实力认证！无细胞合成试剂盒助力腾讯AI Lab在Nature Communications发文
发布时间：2026/5/28 15:42:47
AI蛋白设计领域正在面临一个现实问题模型设计的序列在AI系统中评分很高但是在实验室中可能表达困难、活性较低、稳定性差等。计算设计与湿实验的功能验证存在脱节。近日腾讯AI Lab的何冰、姚建华团队在Nature Communications发表了题为“Functional protein design and enhancement with ontology reinforcement iteration”的文章。研究人员构建了本体论强化迭代ORI, Ontology Reinforcement Iteration的蛋白设计框架。它用结构化本体提示模型生成蛋白生成的序列可控、可解释。并且通过湿实验反馈强化学习机制RLWF将实验室获得的蛋白表达量、酶活等数据量化为奖励信号自动迭代更新生成模型构建“生成-验证-更新”的真正闭环系统。ORI工作流源自文献义翘神州SinoBiological为全球生命科学基础研究与创新药物研发提供高质量的产品与专业化服务为高水平的AI模型设计团队提供科研试剂和技术支持。本研究中表达靶蛋白的基因合成、无细胞蛋白表达、酶活性检测等湿实验验证过程多次引用义翘神州的产品。研究团队通过溶菌酶、几丁质酶和双功能酶进行了验证。ORI初始模型设计的蛋白经过湿实验验证其表达量和活性与天然蛋白相近。经过RLWF优化后的溶菌酶表达量从0.109 mg/mL提高到0.207 mg/mL酶活性更是有两个数量级100倍的提升。几丁质酶在工业应用中接近60℃时会失活。本研究获得3个在70℃下仍保持高活性的酶其中表现最优的TX-SC2在85℃长时间孵育后仍保持完全活性在95℃下仍有部分活性。溶菌酶和几丁质酶拥有相似的催化机制和结构基序但两者之间的交叉反应性很小。研究团队通过ORI策略在训练初始阶段同时纳入单功能酶和多功能酶数据然后用两种酶的实验活性数据驱动RLWF优化使模型学会关联序列特征与酶功能指标。在生成的10000条候选双功能蛋白序列中选择100条进行验证65条在无细胞表达系统中成功表达。其中TX-ME具有溶菌酶和几丁质酶法共有结构框架在活性上均优于单功能酶和天然双功能酶Hevamine A。蛋白质表达ORI闭环的关键研究团队认为成功的蛋白质表达是将计算设计转化为可实验测试候选物的关键步骤。在本文中研究团队分别在HEK293、E.coli和无细胞表达系统中进行湿实验验证。结果显示3种系统表达蛋白量超过0.1 mg/mL的比例存在差异其中HEK293有16.91%E.coli和无细胞表达系统分别为40%和50%。并且在细胞系统中高表达的蛋白质在无细胞系统中始终能够高表达。无细胞系统还具有不依赖宿主和高度可重复的特性因此非常适合在ORI的闭环实验工作中进行标准化评估。研究人员在后续的实验中选择无细胞表达系统作为默认的表达平台。图片源自文献本文选择义翘神州的无细胞蛋白合成试剂盒构建表达体系将pJL1表达载体加入100μL的体系中30℃恒温摇床以800 rpm孵育3小时即可进行离心收集上清液进行蛋白纯化。义翘神州无细胞合成试剂盒义翘神州XPressMAX™无细胞蛋白合成试剂盒货号CFKIT02属于即开即用型仅需在反应体系中加入编码靶蛋白的DNA或mRNA模板。试剂盒具有以下特色01表达快速从模板加入到蛋白产出可在2-6小时内完成。02高效筛选反应环境开放可灵活调节氧化还原电位、pH、离子强度等参数易于掺入同位素标记、荧光探针或非经典氨基酸。03兼容性广表模板支持质粒DNA与线性DNAPCR产物可表达非天然氨基酸、抗菌肽等对细胞有毒性的蛋白。04二硫键友好表达含复杂二硫键的蛋白不需额外添加增强剂可实现蛋白正确折叠。05性能可靠试剂盒经内部大量实验和服务项目验证成功率99%。06工业化供应提供Bulk规格定制无缝对接工业级高通量需求。News!新品上市0元免费试用【参考文献】1. He, B., Qin, C., Zhao, Y. et al. Functional protein design and enhancement with ontology reinforcement iteration. Nat Commun 2026. https://doi.org/10.1038/s41467-026-69855-6
