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题名人工设计及深度学习在抗菌肽改造策略上的研究进展
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作者
徐浩然
毕重朋
王家俊
单安山
冯兴军
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机构
东北农业大学动物科学技术学院
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出处
《食品与发酵工业》
北大核心
2025年第13期362-368,407,共8页
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基金
黑龙江省重点研发计划项目(2024ZXDXB58)。
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文摘
近年来,多重耐药病原体引发的感染显著增加,抗生素耐药性已成为全球公共卫生领域的重大挑战。抗菌肽因其独特的作用机制,被认为是对抗抗生素耐药性的潜在解决方案。然而,其在临床应用中仍面临稳定性差、活性不足及高生产成本等障碍。为此,文中总结了多种改造策略,包括结构优化、靶向设计、活性增强以及生产工艺改进。同时,深度学习技术的引入,为抗菌肽序列的设计与优化提供了高效的新途径,通过预测抗菌活性和优化参数显著提升研发效率,为抗菌肽的开发与应用带来了新的希望。
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关键词
抗菌肽
深度学习预测模型
深度学习生成模型
抗菌肽改造策略
多领域结合
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Keywords
antimicrobial peptide(AMPs)
deep learning predictive model
deep learning generative model
antimicrobial peptide modification strategy
multi-disciplinary integration
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分类号
TQ464
[化学工程—制药化工]
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