**几何深度学习助力酶工程：精准预测突变后的动力学参数变化**

_Effective enzyme engineering through modeling kinetic parameter changes upon mutations with geometric deep learning_

> 该研究利用几何深度学习模型，有效预测了酶在发生突变后其动力学参数的变化。这种方法克服了传统方法在预测酶动力学特性方面的局限性，为通过理性设计优化酶性能提供了新的有力工具，推动了酶工程领域的发展。

**来源信息**
- **来源**：Nature：机器学习主题（RSS）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-11-05 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.nature.com/articles/s41467-026-79287-x)